microsoft-onnxscript-284f2fa/000077500000000000000000000000001475371071500163545ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/.azure-pipelines/000077500000000000000000000000001475371071500215465ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/.azure-pipelines/_release-template.yml000066400000000000000000000012311475371071500256560ustar00rootroot00000000000000# Template steps for the release pipeline steps: - task: UsePythonVersion@0 inputs: versionSpec: '3.11' displayName: 'Set Up Python' - script: python -m pip install --upgrade pip build wheel displayName: 'Install Python build dependencies' - script: python -m build displayName: 'Build ONNX Script wheel' - task: CopyFiles@2 displayName: 'Copy Python Wheel to: $(Build.ArtifactStagingDirectory)' inputs: SourceFolder: 'dist' Contents: '*.*' TargetFolder: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)' - task: PublishBuildArtifacts@1 displayName: 'Save build artifacts' inputs: ArtifactName: onnxscript microsoft-onnxscript-284f2fa/.azure-pipelines/release-dev.yml000066400000000000000000000004351475371071500244670ustar00rootroot00000000000000# Build the dev version of the package and publish to artifacts # To configure triggers, see https://github.com/microsoft/onnx-converters-private/wiki/ONNX-Script-release trigger: none pool: vmImage: ubuntu-latest variables: CI: 'true' steps: - template: _release-template.yml microsoft-onnxscript-284f2fa/.azure-pipelines/release.yml000066400000000000000000000007531475371071500237160ustar00rootroot00000000000000# Build the release version of the package and publish to artifacts trigger: none pool: vmImage: ubuntu-latest variables: CI: 'true' # Set the release environment variable to build a release version of the wheel ONNX_SCRIPT_RELEASE: 1 steps: - template: _release-template.yml # Test the wheels. This needs to happen after PublishBuildArtifacts # to avoid interference with the artifacts - script: python -m pip install dist/*.whl --no-deps displayName: 'Install wheel' microsoft-onnxscript-284f2fa/.editorconfig000066400000000000000000000001431475371071500210270ustar00rootroot00000000000000root = true [*] trim_trailing_whitespace = true insert_final_newline = true indent_style = space microsoft-onnxscript-284f2fa/.gitattributes000066400000000000000000000001321475371071500212430ustar00rootroot00000000000000**/*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text **/*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/000077500000000000000000000000001475371071500177145ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/codeql/000077500000000000000000000000001475371071500211635ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/codeql/codeql-config.yml000066400000000000000000000005261475371071500244230ustar00rootroot00000000000000query-filters: - exclude: id: py/import-and-import-from - exclude: # Module level cyclic import, although should be avoided, is not a problem # from the perspective of functionality. Follow advice on # https://codeql.github.com/codeql-query-help/python/py-cyclic-import/ to break the cycle if needed. id: py/cyclic-import microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/dependabot.yaml000066400000000000000000000020171475371071500227050ustar00rootroot00000000000000# To get started with Dependabot version updates, you'll need to specify which # package ecosystems to update and where the package manifests are located. # Please see the documentation for all configuration options: # https://docs.github.com/github/administering-a-repository/configuration-options-for-dependency-updates version: 2 updates: - package-ecosystem: "pip" # See documentation for possible values directory: "/requirements/ci/" # Location of package manifests schedule: interval: "daily" # disable version updates for pip dependencies open-pull-requests-limit: 5 - package-ecosystem: "pip" directory: "/requirements/lintrunner/" # Location of package manifests schedule: interval: "weekly" # disable version updates for pip dependencies open-pull-requests-limit: 5 - package-ecosystem: "github-actions" # Workflow files stored in the # default location of `.github/workflows` directory: "/" schedule: interval: "weekly" open-pull-requests-limit: 5 microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/workflows/000077500000000000000000000000001475371071500217515ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/workflows/codeql-analysis.yml000066400000000000000000000055561475371071500255770ustar00rootroot00000000000000# For most projects, this workflow file will not need changing; you simply need # to commit it to your repository. # # You may wish to alter this file to override the set of languages analyzed, # or to provide custom queries or build logic. # # ******** NOTE ******** # We have attempted to detect the languages in your repository. Please check # the `language` matrix defined below to confirm you have the correct set of # supported CodeQL languages. # name: "CodeQL" on: push: branches: [ "main" ] pull_request: # The branches below must be a subset of the branches above branches: [ "main" ] types: [opened, synchronize, reopened, ready_for_review] schedule: - cron: '25 16 * * 4' jobs: analyze: name: Analyze runs-on: ubuntu-latest permissions: actions: read contents: read security-events: write # Do not run on drafts to make reviewing easier if: github.event.pull_request.draft == false strategy: fail-fast: false matrix: language: [ 'python' ] # CodeQL supports [ 'cpp', 'csharp', 'go', 'java', 'javascript', 'python', 'ruby' ] # Learn more about CodeQL language support at https://aka.ms/codeql-docs/language-support steps: - name: Checkout repository uses: actions/checkout@v4 # Initializes the CodeQL tools for scanning. - name: Initialize CodeQL uses: github/codeql-action/init@v3 with: languages: ${{ matrix.language }} # If you wish to specify custom queries, you can do so here or in a config file. # By default, queries listed here will override any specified in a config file. # Prefix the list here with "+" to use these queries and those in the config file. # Details on CodeQL's query packs refer to : https://docs.github.com/en/code-security/code-scanning/automatically-scanning-your-code-for-vulnerabilities-and-errors/configuring-code-scanning#using-queries-in-ql-packs queries: security-extended,security-and-quality config-file: ./.github/codeql/codeql-config.yml # Autobuild attempts to build any compiled languages (C/C++, C#, or Java). # If this step fails, then you should remove it and run the build manually (see below) - name: Autobuild uses: github/codeql-action/autobuild@v3 # ℹī¸ Command-line programs to run using the OS shell. # 📚 See https://docs.github.com/en/actions/using-workflows/workflow-syntax-for-github-actions#jobsjob_idstepsrun # If the Autobuild fails above, remove it and uncomment the following three lines. # modify them (or add more) to build your code if your project, please refer to the EXAMPLE below for guidance. # - run: | # echo "Run, Build Application using script" # ./location_of_script_within_repo/buildscript.sh - name: Perform CodeQL Analysis uses: github/codeql-action/analyze@v3 microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/workflows/lint.yaml000066400000000000000000000056161475371071500236130ustar00rootroot00000000000000name: Lint on: push: branches: - main - 'gh/**/base' # ghstack base branches pull_request: merge_group: concurrency: group: ${{ github.workflow }}-${{ github.event.pull_request.number || github.sha }}-${{ github.event_name == 'workflow_dispatch' }} cancel-in-progress: true jobs: optional-lint: name: Optional Lint runs-on: ubuntu-latest permissions: pull-requests: write steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: misspell # Check spelling uses: reviewdog/action-misspell@v1 with: github_token: ${{ secrets.github_token }} locale: "US" reporter: github-pr-check level: info filter_mode: diff_context - name: shellcheck # Static check shell scripts uses: reviewdog/action-shellcheck@v1 with: github_token: ${{ secrets.github_token }} reporter: github-pr-check level: info filter_mode: diff_context enforce-style: name: Enforce style runs-on: ubuntu-latest permissions: security-events: write steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Python uses: actions/setup-python@v5 with: # Version range or exact version of Python to use, using SemVer's version range syntax. Reads from .python-version if unset. python-version: "3.10" - name: Install ONNXScript run: | # Install dependencies python -m pip install --upgrade pip python -m pip install --upgrade setuptools python -m pip install -r requirements-dev.txt # FIXME: numpy 2.2 has some typing changes that break the mypy CI but it's otherwise fine python -m pip install "numpy<2.2" # Install packages python -m pip install -e . lintrunner init - name: Run lintrunner on all files run: | set +e if ! lintrunner --force-color --all-files --tee-json=lint.json -v; then echo "" echo -e "\e[1m\e[36mYou can reproduce these results locally by using \`lintrunner\`.\e[0m" echo -e "\e[1m\e[36mSee https://github.com/microsoft/onnxscript#coding-style for setup instructions.\e[0m" exit 1 fi - name: Produce SARIF if: always() run: | python -m lintrunner_adapters to-sarif lint.json lintrunner.sarif - name: Upload SARIF file # Use always() to always upload SARIF even if lintrunner returns with error code # To toggle linter comments in the files page, press `i` on the keyboard if: always() continue-on-error: true uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3 with: # Path to SARIF file relative to the root of the repository sarif_file: lintrunner.sarif category: lintrunner checkout_path: ${{ github.workspace }} microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/workflows/main.yaml000066400000000000000000000074751475371071500235760ustar00rootroot00000000000000name: CI on: schedule: # Run weekly on Mondays and Wednesdays 00:00 - cron: '00 00 * * MON,WED' push: branches: - main - 'gh/**/base' # ghstack base branches - rel-* pull_request: # Allows you to run this workflow manually from the Actions tab workflow_dispatch: merge_group: concurrency: group: ${{ github.workflow }}-${{ github.event.pull_request.number || github.sha }}-${{ github.event_name == 'workflow_dispatch' }} cancel-in-progress: true jobs: test: strategy: fail-fast: false matrix: os: [ubuntu-latest, windows-latest, macos-latest] name: - py312 - py311 - py311-torch-nightly - py311-onnx-weekly - py311-ort-nightly - py310 include: - name: py312 python-version: "3.12" nox-tag: test build - name: py311 python-version: "3.11" nox-tag: test - name: py310 python-version: "3.10" nox-tag: test - name: py311-torch-nightly python-version: "3.11" nox-tag: test-torch-nightly - name: py311-onnx-weekly python-version: "3.11" nox-tag: test-onnx-weekly - name: py311-ort-nightly python-version: "3.11" nox-tag: test-ort-nightly runs-on: ${{ matrix.os }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Python ${{ matrix.python-version }} uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ matrix.python-version }} - name: Install nox run: python -m pip install nox - name: Pull Test Data run: git lfs pull - name: Run tests run: nox -t ${{ matrix.nox-tag }} --forcecolor -- --cov=onnxscript --cov-report=xml --cov-append --cov-branch -n=auto --junitxml junit.xml env: CATCH_ORT_SEGFAULT: "${{ matrix.os == 'ubuntu-latest' && '1' || '0' }}" CREATE_REPRODUCTION_REPORT: "${{ matrix.os == 'ubuntu-latest' && '1' || '0' }}" - name: Upload coverage to Codecov if: always() uses: codecov/codecov-action@v5 with: token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} - name: Upload test results to Codecov if: ${{ !cancelled() }} uses: codecov/test-results-action@v1 with: token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} - name: Upload torchlib error reports if: always() uses: actions/upload-artifact@v4 with: name: Error reports (${{ matrix.name }}-${{ matrix.os }}) path: error_reports build_docs: strategy: fail-fast: false matrix: os: [ubuntu-latest, windows-latest] runs-on: ${{ matrix.os }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.10" cache: pip cache-dependency-path: "**/requirements-dev.txt" - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel python -m pip install -r requirements-dev.txt - name: Versions run: | pip list | grep numpy pip list | grep onnx pip list | grep torch - name: Install package run: pip install . - name: Build documentation run: python -m sphinx docs dist/html update_readme: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Python uses: actions/setup-python@v5 - name: Update readme run: | python docs/update_readme.py git diff --exit-code -- 'README.md' if [ $? -ne 0 ]; then echo "Update readme by running `python docs/update_readme.py`" exit 1 fi microsoft-onnxscript-284f2fa/.github/workflows/pages.yaml000066400000000000000000000024571475371071500237440ustar00rootroot00000000000000name: Publish Docs on: push: branches: ["main"] # Allows you to run this workflow manually from the Actions tab workflow_dispatch: # Sets permissions of the GITHUB_TOKEN to allow deployment to GitHub Pages permissions: contents: read pages: write id-token: write # Allow one concurrent deployment concurrency: group: "pages" cancel-in-progress: true jobs: deploy: environment: name: github-pages url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }} runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 - name: Setup Pages uses: actions/configure-pages@v4 - name: Setup Python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.10" - uses: actions/checkout@v4 - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel python -m pip install -r requirements-dev.txt - name: Install package run: pip install . - name: Build documentation run: python -m sphinx docs dist/html - name: Upload documentation archive uses: actions/upload-pages-artifact@v3 with: path: 'dist/html' - name: Deploy to GitHub Pages id: deployment uses: actions/deploy-pages@v4 microsoft-onnxscript-284f2fa/.gitignore000066400000000000000000000024651475371071500203530ustar00rootroot00000000000000# Byte-compiled / optimized / DLL files __pycache__/ *.py[cod] *$py.class # C extensions *.so # Distribution / packaging .Python build/ develop-eggs/ dist/ downloads/ eggs/ .eggs/ lib/ lib64/ parts/ sdist/ var/ wheels/ share/python-wheels/ *.egg-info/ .installed.cfg *.egg MANIFEST # Unit test / coverage reports htmlcov/ .tox/ .nox/ .coverage .coverage.* .cache nosetests.xml coverage.xml *.cover *.py,cover .hypothesis/ .pytest_cache/ cover/ test-output.xml *.sarif # Sphinx documentation docs/_build/ # Jupyter Notebook .ipynb_checkpoints # IPython profile_default/ ipython_config.py # Lock files from package managers .python-version Pipfile.lock poetry.lock # Environments .env .venv env/ venv/ ENV/ env.bak/ venv.bak/ _venv/ # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm __pypackages__/ # mkdocs documentation /site # mypy .mypy_cache/ .dmypy.json dmypy.json # Pyre type checker .pyre/ # pytype static type analyzer .pytype/ # Pycharm .idea/ # VSCode .vscode/ !.vscode/extensions.json # Generated files *.onnx *.csv *.xlsx !testdata/**/*.onnx *.onnxlib **/onnx_backend_test_code/** docs/auto_examples/* tests/export/* tests/models/testoutputs/* tests/mylib.onnxlib **/serde_test_profiles/* tools/ort_rewriter_profiling/.logs/* tools/ort_rewriter_profiling/onnx_models/* microsoft-onnxscript-284f2fa/.lintrunner.toml000066400000000000000000000076121475371071500215350ustar00rootroot00000000000000# Configuration for lintrunner https://github.com/suo/lintrunner merge_base_with = 'main' [[linter]] code = 'RUFF' include_patterns = [ '**/*.py', '**/*.pyi', ] exclude_patterns = [ 'tests/models/**', ] command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'ruff_linter', '--config=pyproject.toml', '@{{PATHSFILE}}' ] init_command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'pip_init', '--dry-run={{DRYRUN}}', '--requirement=requirements/lintrunner/requirements.txt', ] is_formatter = true [[linter]] code = 'MYPY' include_patterns = [ 'onnxscript/**/*.py', 'onnxscript/**/*.pyi', ] exclude_patterns = [ 'tests/**', # Skip linting test files for speed # FIXME: Fix typing annotations in these files 'onnxscript/converter_test.py', 'onnxscript/converter.py', 'onnxscript/evaluator_test.py', 'onnxscript/evaluator.py', 'onnxscript/onnx_types.py', 'onnxscript/**/*_test.py', # Skip linting test files for speed 'onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/**', # Operators typing do not play well with mypy 'onnxscript/optimizer/_legacy/evaluator.py', # FIXME 'onnxscript/optimizer/_legacy/constant_folding.py', # FIXME 'onnxscript/rewriter/onnxruntime/transformers/fastgelu.py', # FIXME 'onnxscript/rewriter/onnxruntime/instance_to_group_normalization.py', # FIXME 'onnxscript/rewriter/ort_fusions/_smollm_*.py', # onnxscript code 'onnxscript/_legacy_ir/irbuilder.py', # FIXME 'onnxscript/rewriter/onnxruntime/transformers/multihead_attention.py', # FIXME 'onnxscript/tools/function_unittest_producer.py', # FIXME 'onnxscript/_legacy_ir/visitor.py', # FIXME 'onnxscript/rewriter/onnxruntime/transformers/layernorm.py', # FIXME 'onnxscript/rewriter/generic_pattern.py', # FIXME ] command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'mypy_linter', '--config=pyproject.toml', '--show-disable', '--', '@{{PATHSFILE}}' ] init_command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'pip_init', '--dry-run={{DRYRUN}}', '--requirement=requirements/lintrunner/requirements.txt', ] [[linter]] code = 'RUFF-FORMAT' include_patterns = [ '**/*.py', ] exclude_patterns = [ 'tests/onnx_backend_test_code/**', ] command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'ruff_format_linter', '--', '@{{PATHSFILE}}' ] init_command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'pip_init', '--dry-run={{DRYRUN}}', '--requirement=requirements/lintrunner/requirements.txt', ] is_formatter = true [[linter]] code = 'PYLINT' include_patterns = [ '**/*.py', ] exclude_patterns = [ 'examples/**', # TODO: Merge with docs/examples 'docs/examples/**', 'docs/tutorial/examples/**', 'onnxscript/converter_test.py', 'tests/functions/**', 'tests/models/**', 'tests/onnx_backend_test_code/**', 'onnxscript/optimizer/**', # FIXME 'onnxscript/rewriter/**', # FIXME 'onnxscript/_legacy_ir/**', # FIXME ] command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'pylint_linter', '--rcfile=pyproject_pylint.toml', '--show-disable', '--', '@{{PATHSFILE}}' ] init_command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'pip_init', '--dry-run={{DRYRUN}}', '--requirement=requirements/lintrunner/requirements.txt', ] [[linter]] code = 'EDITORCONFIG-CHECKER' include_patterns = ['**'] exclude_patterns = [ '**/*.ipynb', '**/*.onnx', '**/*.pb' ] command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'editorconfig_checker_linter', '--', '@{{PATHSFILE}}' ] init_command = [ 'python', '-m', 'lintrunner_adapters', 'run', 'pip_init', '--dry-run={{DRYRUN}}', '--requirement=requirements/lintrunner/requirements.txt', ] microsoft-onnxscript-284f2fa/.vscode/000077500000000000000000000000001475371071500177155ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/.vscode/extensions.json000066400000000000000000000001071475371071500230050ustar00rootroot00000000000000{ "recommendations": [ "editorconfig.editorconfig" ] } microsoft-onnxscript-284f2fa/CODE_OF_CONDUCT.md000066400000000000000000000010561475371071500211550ustar00rootroot00000000000000# Microsoft Open Source Code of Conduct This project has adopted the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). Resources: - [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) - [Microsoft Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) - Contact [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) with questions or concerns - Employees can reach out at [aka.ms/opensource/moderation-support](https://aka.ms/opensource/moderation-support) microsoft-onnxscript-284f2fa/CONTRIBUTING.md000066400000000000000000000034761475371071500206170ustar00rootroot00000000000000
⚠ī¸ NOTE: ONNX Script is in very early and active development and the team anticipates breaking changes as the project evolves. ONNX Script is not ready for production, but early feedback is welcome. ⚠ī¸
---- # Contributing to ONNX Script We're always looking for your help to improve the product (bug fixes, new features, documentation, etc). Currently ONNX Script is under early and heavy development, so we encourage proposing any major changes by [filing an issue](https://github.com/microsoft/onnxscript/issues) to discuss your idea with the team first. ## Report a security issue **Please do not report security vulnerabilities through public GitHub issues.** Please refer to our guidance on filing [Security Issues](SECURITY.md). ## Licensing guidelines This project welcomes contributions and suggestions. Most contributions require you to agree to a Contributor License Agreement (CLA) declaring that you have the right to, and actually do, grant us the rights to use your contribution. For details, visit https://cla.microsoft.com. When you submit a pull request, a CLA-bot will automatically determine whether you need to provide a CLA and decorate the PR appropriately (e.g., label, comment). Simply follow the instructions provided by the bot. You will only need to do this once across all repositories using our CLA. ## Code of conduct This project has adopted the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). For more information see the [Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) or contact [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) with any additional questions or comments. microsoft-onnxscript-284f2fa/LICENSE000066400000000000000000000020611475371071500173600ustar00rootroot00000000000000MIT License Copyright (c) Microsoft Corporation Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE. microsoft-onnxscript-284f2fa/MANIFEST.in000066400000000000000000000003231475371071500201100ustar00rootroot00000000000000# include include *.rst include LICENSE include README.md include VERSION include MANIFEST.in # exclude from sdist recursive-exclude onnxscript *.onnx recursive-exclude onnxscript *_test.py prune */__pycache__ microsoft-onnxscript-284f2fa/README.md000066400000000000000000000304741475371071500176430ustar00rootroot00000000000000# ONNX Script [![CI](https://github.com/microsoft/onnxscript/actions/workflows/main.yaml/badge.svg)](https://github.com/microsoft/onnxscript/actions/workflows/main.yaml) [![Dev Release](https://aiinfra.visualstudio.com/ONNX%20Converters/_apis/build/status%2Fonnxscript-release-dev?branchName=main&label=Dev%20Release)](https://aiinfra.visualstudio.com/ONNX%20Converters/_build/latest?definitionId=1258&branchName=main) [![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/onnxscript.svg)](https://pypi.org/project/onnxscript) [![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/onnxscript.svg)](https://pypi.org/project/onnxscript) [![Ruff](https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/astral-sh/ruff/main/assets/badge/v2.json)](https://github.com/astral-sh/ruff) [![Black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/psf/black) ONNX Script enables developers to naturally author ONNX functions and models using a subset of Python. ONNX Script is: * **Expressive:** enables the authoring of all ONNX functions. * **Simple and concise:** function code is natural and simple. * **Debuggable:** allows for eager-mode evaluation that provides for a more delightful ONNX model debugging experience. This repo also covers: * **ONNX IR:** an in-memory IR that supports the full ONNX spec, designed for graph construction, analysis and transformation. * **ONNX Script Optimizer:** provides functionality to optimize an ONNX model by performing optimizations and clean-ups such as constant folding, dead code elimination, etc. * **ONNX Rewriter:** provides functionality to replace certain patterns in an ONNX graph with replacement patterns based on user-defined rewrite rules. Note however that ONNX Script does **not** intend to support the entirety of the Python language. Website: [https://onnxscript.ai/](https://onnxscript.ai/) ## Design Overview ONNX Script provides a few major capabilities for authoring and debugging ONNX models and functions: * A converter which translates a Python ONNX Script function into an ONNX graph, accomplished by traversing the [Python Abstract Syntax Tree][python-ast] to build an ONNX graph equivalent of the function. * A converter that operates inversely, translating ONNX models and functions into ONNX Script. This capability can be used to fully round-trip ONNX Script ↔ ONNX graph. * A runtime shim that allows such functions to be evaluated (in an "eager mode"). This functionality currently relies on [ONNX Runtime][onnx-runtime] for executing every [ONNX Operator][onnx-ops], and there is a Python-only reference runtime for ONNX underway that will also be supported. Note that the runtime is intended to help understand and debug function definitions. Performance is not a goal here. ## Installing ONNX Script ```bash pip install --upgrade onnxscript ``` ### Install for Development ```bash git clone https://github.com/microsoft/onnxscript cd onnxscript pip install -r requirements-dev.txt pip install -e . ``` ### Run Unit Tests ```bash pytest . ``` ## Example ```python update-readme import onnx # We use ONNX opset 15 to define the function below. from onnxscript import FLOAT, script from onnxscript import opset15 as op # We use the script decorator to indicate that # this is meant to be translated to ONNX. @script() def onnx_hardmax(X, axis: int): """Hardmax is similar to ArgMax, with the result being encoded OneHot style.""" # The type annotation on X indicates that it is a float tensor of # unknown rank. The type annotation on axis indicates that it will # be treated as an int attribute in ONNX. # # Invoke ONNX opset 15 op ArgMax. # Use unnamed arguments for ONNX input parameters, and named # arguments for ONNX attribute parameters. argmax = op.ArgMax(X, axis=axis, keepdims=False) xshape = op.Shape(X, start=axis) # use the Constant operator to create constant tensors zero = op.Constant(value_ints=[0]) depth = op.GatherElements(xshape, zero) empty_shape = op.Constant(value_ints=[0]) depth = op.Reshape(depth, empty_shape) values = op.Constant(value_ints=[0, 1]) cast_values = op.CastLike(values, X) return op.OneHot(argmax, depth, cast_values, axis=axis) # We use the script decorator to indicate that # this is meant to be translated to ONNX. @script() def sample_model(X: FLOAT[64, 128], Wt: FLOAT[128, 10], Bias: FLOAT[10]) -> FLOAT[64, 10]: matmul = op.MatMul(X, Wt) + Bias return onnx_hardmax(matmul, axis=1) # onnx_model is an in-memory ModelProto onnx_model = sample_model.to_model_proto() # Save the ONNX model at a given path onnx.save(onnx_model, "sample_model.onnx") # Check the model try: onnx.checker.check_model(onnx_model) except onnx.checker.ValidationError as e: print(f"The model is invalid: {e}") else: print("The model is valid!") ``` The decorator parses the code of the function, converting it into an intermediate representation. If it fails, it produces an error message indicating the line where the error was detected. If it succeeds, the intermediate representation can be converted into an ONNX graph structure of type `FunctionProto`: * `Hardmax.to_function_proto()` returns a `FunctionProto` ### Eager Mode Evaluation Eager mode is mostly used to debug and validate that intermediate results are as expected. The function defined above can be called as below, executing in an eager-evaluation mode: ```python import numpy as np v = np.array([[0, 1], [2, 3]], dtype=np.float32) result = Hardmax(v) ``` More examples can be found in the [docs/examples](docs/examples) directory. ## ONNX IR An in-memory IR that supports the full ONNX spec, designed for graph construction, analysis and transformation. ### Features * **Full ONNX spec support:** all valid models representable by ONNX protobuf, and a subset of invalid models (so you can load and fix them). * **Low memory footprint:** mmap'ed external tensors; unified interface for ONNX TensorProto, Numpy arrays and PyTorch Tensors etc. No tensor size limitation. Zero copies. * **Straightforward access patterns:** Access value information and traverse the graph topology at ease. * **Robust mutation:** Create as many iterators as you like on the graph while mutating it. * **Speed:** Performant graph manipulation, serialization/deserialization to Protobuf. * **Pythonic and familiar APIs:** Classes define Pythonic apis and still map to ONNX protobuf concepts in an intuitive way. ## ONNX Script Tools ### ONNX Optimizer The ONNX Script Optimizer tool provides the user with the functionality to optimize an ONNX model by performing optimizations and clean-ups such as constant folding, dead code elimination, etc. In order to utilize the optimizer tool: ```python import onnxscript onnxscript.optimizer.optimize(onnx_model) ``` For a detailed summary of all the optimizations applied by the optimizer call, refer to the tutorial [Optimizing a Model using the Optimizer](https://onnxscript.ai/tutorial/optimizer/optimize.html) ### ONNX Rewriter The ONNX Rewriter tool provides the user with the functionality to replace certain patterns in an ONNX graph with another pattern based on user-defined rewrite rules. The rewriter tools allows two different methods in which patterns in the graph can be rewritten. ### Pattern-based rewriting For this style of rewriting, the user provides a `target_pattern` that is to be replaced, a `replacement_pattern` and a `match_condition` (pattern rewrite will occur only if the match condition is satisfied). A simple example on how to use the pattern-based rewriting tool is as follows: ```python from onnxscript.rewriter import pattern # The target pattern def erf_gelu_pattern(op, x): return 0.5 * (x * (op.Erf(x / math.sqrt(2)) + 1.0)) def erf_gelu_pattern_2(op, x): return (x * (op.Erf(x / math.sqrt(2)) + 1.0)) * 0.5 # The replacement pattern def gelu(op, x: ir.Value): return op.Gelu(x, domain="com.microsoft") # Create multiple rules rule1 = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern, # Target Pattern gelu, # Replacement ) rule2 = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern_2, # Target Pattern gelu, # Replacement ) # Create a Rewrite Rule Set with multiple rules. rewrite_rule_set = pattern.RewriteRuleSet([rule1, rule2]) # Apply rewrites model_with_rewrite_applied = onnxscript.rewriter.rewrite( model, # Original ONNX Model pattern_rewrite_rules=rewrite_rule_set, ) return model_with_rewrite_applied ``` For a detailed tutorial on how to create target_pattern, replacement_pattern and match_condition blocks in order to utilize the pattern-based rewriter, refer to the tutorial [Pattern-based Rewrite Using Rules](https://onnxscript.ai/tutorial/rewriter/rewrite_patterns.html) ### Function-based rewriting This style of rewriting matches a `FUNCTION_KEYWORD` and `PACKAGE_NAME` provided by the user to an existing function within the graph and replaces it with a new function provided by the user. ## Development Guidelines Every change impacting the converter or the eager evaluation must be unit tested with class `OnnxScriptTestCase` to ensure both systems do return the same results with the same inputs. ### Coding Style We use `ruff`, `black`, `isort`, and `mypy` etc. to check code formatting and use `lintrunner` to run all linters. You can install the dependencies and initialize with ```sh pip install lintrunner lintrunner-adapters lintrunner init ``` This will install lintrunner on your system and download all the necessary dependencies to run linters locally. If you want to see what lintrunner init will install, run `lintrunner init --dry-run`. To lint local changes: ```bash lintrunner ``` To format files: ```bash lintrunner f ``` To lint all files: ```bash lintrunner --all-files ``` Use `--output oneline` to produce a compact list of lint errors, useful when there are many errors to fix. See all available options with `lintrunner -h`. To read more about lintrunner, see [wiki](https://github.com/pytorch/pytorch/wiki/lintrunner). To update an existing linting rule or create a new one, modify `.lintrunner.toml` or create a new adapter following examples in https://github.com/justinchuby/lintrunner-adapters. ## Contributing We're always looking for your help to improve the product (bug fixes, new features, documentation, etc). Currently ONNX Script is under early and heavy development, so we encourage proposing any major changes by [filing an issue](https://github.com/microsoft/onnxscript/issues) to discuss your idea with the team first. ### Report a Security Issue **Please do not report security vulnerabilities through public GitHub issues.** Please refer to our guidance on filing [Security Issues](SECURITY.md). ### Licensing Guidelines This project welcomes contributions and suggestions. Most contributions require you to agree to a Contributor License Agreement (CLA) declaring that you have the right to, and actually do, grant us the rights to use your contribution. For details, visit https://cla.microsoft.com. When you submit a pull request, a CLA-bot will automatically determine whether you need to provide a CLA and decorate the PR appropriately (e.g., label, comment). Simply follow the instructions provided by the bot. You will only need to do this once across all repositories using our CLA. ### Code of Conduct This project has adopted the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/). For more information see the [Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) or contact [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) with any additional questions or comments. ## Trademarks This project may contain trademarks or logos for projects, products, or services. Authorized use of Microsoft trademarks or logos is subject to and must follow [Microsoft's Trademark & Brand Guidelines](https://www.microsoft.com/en-us/legal/intellectualproperty/trademarks/usage/general). Use of Microsoft trademarks or logos in modified versions of this project must not cause confusion or imply Microsoft sponsorship. Any use of third-party trademarks or logos is subject to those third-party's policies. [python-ast]: https://docs.python.org/3/library/ast.html [onnx-runtime]: https://onnxruntime.ai [onnx-ops]: https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md [onnxfns1A.py]: https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/main/onnxscript/tests/models/onnxfns1A.py microsoft-onnxscript-284f2fa/ROADMAP.md000066400000000000000000000020241475371071500177570ustar00rootroot00000000000000
⚠ī¸ NOTE: ONNX Script is in very early and active development and the team anticipates breaking changes as the project evolves. ONNX Script is not ready for production, but early feedback is welcome. ⚠ī¸
---- # ONNX Script Roadmap * Improve error-checking and error-handling to identify use of unsupported Python features/constructs as early as possible and report it. * Improve documentation and tutorials * Features - Support nested functions, for use as sub-graphs in ops like Scan - Generalize support for _break_ statements in loops - Support indexing notation for slicing/gather/scatter operations - Improve type-annotation support, especially for tensor shapes - Improve support for non-tensor types (sequences, maps, and optional) - Improve checking in eager-mode to ensure its semantics is aligned with ONNX semantics - Support for variadic inputs/outputs microsoft-onnxscript-284f2fa/SECURITY.md000066400000000000000000000053331475371071500201510ustar00rootroot00000000000000 # Security Microsoft takes the security of our software products and services seriously, which includes all source code repositories managed through our GitHub organizations, which include [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), and [our GitHub organizations](https://opensource.microsoft.com/). If you believe you have found a security vulnerability in any Microsoft-owned repository that meets [Microsoft's definition of a security vulnerability](https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)), please report it to us as described below. ## Reporting Security Issues **Please do not report security vulnerabilities through public GitHub issues.** Instead, please report them to the Microsoft Security Response Center (MSRC) at [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report). If you prefer to submit without logging in, send email to [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). If possible, encrypt your message with our PGP key; please download it from the [Microsoft Security Response Center PGP Key page](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc). You should receive a response within 24 hours. If for some reason you do not, please follow up via email to ensure we received your original message. Additional information can be found at [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc). Please include the requested information listed below (as much as you can provide) to help us better understand the nature and scope of the possible issue: * Type of issue (e.g. buffer overflow, SQL injection, cross-site scripting, etc.) * Full paths of source file(s) related to the manifestation of the issue * The location of the affected source code (tag/branch/commit or direct URL) * Any special configuration required to reproduce the issue * Step-by-step instructions to reproduce the issue * Proof-of-concept or exploit code (if possible) * Impact of the issue, including how an attacker might exploit the issue This information will help us triage your report more quickly. If you are reporting for a bug bounty, more complete reports can contribute to a higher bounty award. Please visit our [Microsoft Bug Bounty Program](https://microsoft.com/msrc/bounty) page for more details about our active programs. ## Preferred Languages We prefer all communications to be in English. ## Policy Microsoft follows the principle of [Coordinated Vulnerability Disclosure](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd). microsoft-onnxscript-284f2fa/SUPPORT.md000066400000000000000000000024031475371071500200510ustar00rootroot00000000000000# TODO: The maintainer of this repo has not yet edited this file **REPO OWNER**: Do you want Customer Service & Support (CSS) support for this product/project? - **No CSS support:** Fill out this template with information about how to file issues and get help. - **Yes CSS support:** Fill out an intake form at [aka.ms/spot](https://aka.ms/spot). CSS will work with/help you to determine next steps. More details also available at [aka.ms/onboardsupport](https://aka.ms/onboardsupport). - **Not sure?** Fill out a SPOT intake as though the answer were "Yes". CSS will help you decide. *Then remove this first heading from this SUPPORT.MD file before publishing your repo.* # Support ## How to file issues and get help This project uses GitHub Issues to track bugs and feature requests. Please search the existing issues before filing new issues to avoid duplicates. For new issues, file your bug or feature request as a new Issue. For help and questions about using this project, please **REPO MAINTAINER: INSERT INSTRUCTIONS HERE FOR HOW TO ENGAGE REPO OWNERS OR COMMUNITY FOR HELP. COULD BE A STACK OVERFLOW TAG OR OTHER CHANNEL. WHERE WILL YOU HELP PEOPLE?**. ## Microsoft Support Policy Support for this **PROJECT or PRODUCT** is limited to the resources listed above. microsoft-onnxscript-284f2fa/VERSION000066400000000000000000000000061475371071500174200ustar00rootroot000000000000000.2.0 microsoft-onnxscript-284f2fa/codecov.yml000066400000000000000000000002021475371071500205130ustar00rootroot00000000000000coverage: status: project: default: informational: true patch: default: informational: true microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/000077500000000000000000000000001475371071500173045ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/_static/000077500000000000000000000000001475371071500207325ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/_static/css/000077500000000000000000000000001475371071500215225ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/_static/css/custom.css000066400000000000000000000020261475371071500235460ustar00rootroot00000000000000.navbar-brand { padding: 4px 0 2px 0; } .bi { width: 1em; height: 1em; display: inline-block; vertical-align: -0.125em; fill: currentcolor; flex-shrink: 0; } .article-meta { display: flex; align-items: first baseline; opacity: 80%; } .article-meta:not(:last-child) { margin-bottom: 0.5rem; } .article-meta .bi:first-child { margin-right: 0.5em; } .article-authors > ul { display: inline; list-style: none; margin: 0; padding: 0; } .article-authors > ul > li { display: inline; } .article-authors > ul > li:not(:last-child)::after { content: " â€ĸ "; } .article-date > span { font-style: italic; font-size: 0.875rem; opacity: 80%; } .highlight { overflow-x: auto; overflow-y: scroll; } .code-title { text-align: center; font-weight: normal; font-style: italic; margin-top: 1.5em; } @media screen { .longcode > .highlight { max-height: 25em; } } figure.math { text-align: center; margin: 1em 0; } figure.math svg { fill: currentColor; max-width: max(60%, 400px); } microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/_static/logo-dark.png000066400000000000000000000231611475371071500233220ustar00rootroot00000000000000‰PNG  IHDR0`š.° pHYs%%IR$đ IDATxœí} xUšöäb‡„KHä*ƒ„ ˇĖī…ˆ+ģ$Dˆ œœŅÄ ü‹āw}VÆÄx!qÆ~G% 0ėâˆÉΌ€ā&‚ĐHĮ&IH$dŸ¯ōÚ“âTuUuUuW¨÷yúI§/U§ëōžīō~ßšŠŖŖƒ8pāĀŅ#ˆcŽ!„B:˜G1žîĀ~L Ŧ’2žķz9!$=ãšQ‘ŒzĖSe&8_„j|^iŅņĘÁņœāĒ->OÉ8‚ŋŋ˙{[z‘…į˜āą,VšĄünrĮc(Ā1T c Â#ĢCŠA׍ō€ã_ÜŅŅŅčį<øCiGGG^GGGŒIĮ-‡ŗ˙‹Ī‘ô•°­2Éļ*Mĩ ­,XæĪôœ†7ÆgĢÄ$Į⋷ģ áz•¤U.yÔ¨øâ÷H’fŖŦÅJ­&Ŋāq1ē•f# ÷%E~X†ÖøÉx|°?ĸœ‰ÅX“ąrĐj‘Ã6$„JÖ@2N éxQ%q>ŗžyßŦ‰ '4+n+K)ĩØĶ ¸>žĮķËĸ˜‰‹™™8Ũ“0Ļ`˜ėŒŗqãÆú}û÷Å&$$Ԍ=:lĖ­cb‡‘œ|Ĩ; ,ʙą2ßPƒy• ĩ¤åUãŖ]ü܆”ČĻá9H7ņÂÎD+5iûVŖ'ĢãZį”ŊīĖžLŠ9^C9å`d!ķĨ,^]]MNž<Ųō§?ũéŠĶ§âåžČ’ZJJJD\\œŋ}ų$„v#‘Z:ēāRÔāÅf¤ÅZ,câ—0Y7=¸îZ‘ĀgōėO0„Á",ygŌeQˆƒYāĪį5ēũ4(%•'Mp…ķ0”ÄĸË9ˇšĀ`†Šž¸8gqCsss­ k‰¯OIIiģíļےnIž…h$ĩ2FĀŊPĢmH|Õ˨ÆÄY^ŽÄî Ā5ōG`ÄŲ•ø‰‰VĨFd,{^[FŨ'rDŲåøXéBr}ŲK—.=ähkk‹8sæĖā3gΐ]ģv ¯Š 5ã~Ō“YÃXhôf+•<ŗgG#‘#Ÿ23.EõZŌ4ßd‚™†įŁp50;ĻdÔŗЍ§pá=cT’į:–HÉŨJ˧iP ›™3g /~}ôkCwĸDj&L›4qR<ÄĶĸĸĸد%á#SaÆĪÅŋv 1^<ĸĂDGf"YLÃŌ¨™š\†$KmØÆ!;$(rđxŗ$3ĪE ™č|Î9ŽáŨ{VX:%€ÚÚZ˛m[éř3gFÃ˙_|ņÅBČ`3wΒڎ;„×"##† rqÔčQŊeH‡\›X&į5+,”jÎ Iđf4j˙ÔíĪe^Ŗ7Ŋuƒ<"°C‚ĸĮžUōúzˇŪÉ2UƈāzVčĀē¸ŽO<ņDŊËåj ˙:t((™Pp[ŋ=ūmâŽ;âķŸĪ'9KrHn^nË×_ûĩCũ&፯ÆB™ īĻ3ú˜Á ũ•äĩi6rņY4Ę$:ėP\ŠĄŪëzĮΓLáöĶŗgĪN;vŦ¸ī––ōųŪŊ {öėHũą•+]ƒ_šsuŗŒ—Ũ‘8KF’­%ŠvĪ Š˛Uúrjû<ŋÛLĶ oŧņēˇŽŽNpGŽD–Ī+**ÚLÜ@&rVÆŦ+3fĖpÅÅÅ%Ō÷ęëëIéļmžcĮŽõkooåõ+ōĢ…įeeedōäÉ4ȟ¤V"øČâč… $ <"°K‚‚7™¨Í¨pd?ÛÔXĶfXMƒVVV;wŠ1¯;īŧ3š>‡Ė Iûå[ôČĸŪiiiQQQôõ'O’­ė9W[Īŗ{öėŲB>ŋwīŪĶgΜén&c…Ųm†īŽ¨Æs!UlÛ4Æ#ģhŨr„ĨUĨąķ ĩ}j+8Ė °TzsƒëøĖ3Ī´BÂé›S§NŦŗã_ßZētiüØącŃ nâW‡ĩlßžũJKK‹KÉ}íßŋΞ;{íĐáCŊŗ˛˛¨ļ>HÍõđQ€7ĢĪ´e˛r8+ųŒ„$TQ)3™ČšÁrŽŖjÁĩ&ēŽk׎õ^ŊzÕÍž9bÄHáīņãĮAJĄK¯„É“'{–ä,‰‹‹É ÜÄĪ÷îõ•——÷noo –•ĸĸĸć×ëZ˛×ßxŨŗzÕjēŨüëü‹,ŽžĘ]xāu~pŲÄĒäM&r*}žÚžPËų2šĀDĩ}yyyseeEō:t¨(Z=pāĀEŖ d3î›Ņ#++ 2‰"q›øŲgŸ>vėXĸÖæ}C¯Ņį@^8æø~ø–&-Ɠå´ņ Č +íĐå^įģ$(r8qIéØķ8‚gEÉF˜¨ ĩũ/~ņo7I?–öcqß}˙[úžVÜ|ķÍŪ‡æ>uīŊ÷v!Â}û÷ˇėŪŊûRccŖ›& ´bā AvĘ`ņú¯{ķ×įĶą8]cC ĨœJĒI˛Ģ+iĮEĩ•~Ŗ QåhhŒ"°VŊvíŗךŽ€;îø?‚u¤@­=`dâ> žõéž=žĪ?˙üZkkk5nĸÜnˇđ}(6gņõ×_ģ!~‡‚×iH`vsQē3xĨ9vu%휠āM&„‰…ņÚņh&eŖLljˇe˖Ö'Np­ĢÔÔ Â_čũĨ•`@q÷Ũw_šûā\7Oqäȑxzŧ‹ˆíßiÔûæØYBČ öŊM›6y6nÜH]Õ§ÍuHĄc0R=•]]IjåŗD`'WRJVIÉDšŪ Ģ&*hAm˙æ›o„ķ>ävģEŅę_|áUëځ "+3ëÚ}÷Ũן•A>r„üĮŽ]˛2ˆ@+lá… WĨ›‚Ļ‹ûöīkN›š‰SŽāŨe f•ŨI6nCÍ#pĮĘBÜĒ”›LX¨–Lđ(uqŠÚž÷Á‰'‰ĸÕoĒž‰æ}†Č ægĪŸ2yJUËû“A‚~ũú‰d[Qq]˙EoŊõÖÕ´Šiôß|‡ĀBųœžũvmCmįo2a‘ˆ)PĶ /Ŋôīĸڞ‡ģîēKČ>BOŠ!Č æ=4ÚÛt‘A|ōį?{<ÅĒåÍBīŪŊ[éĻÛÛÛšÕ—.]r}úé§-÷Ū{o(vÄ­Ą:ûKg ;4 äĄ{ēąĸOģ$(”* -e –CũrŠÚž‡ :ã_ßWKûŨũo™OąsįÎĶ555‰r–HNNË?ü0\nŋųíoŽ ÂŸ0jc§Ä(t ¤§˛Ŗ+I×Je­ĘPOP¤ú™Ø‹YüE/%Ķ ¨í×­[įS  ÷íÛ×-ŧĪ60dd]ÄĨ ƒ`Ôōēd **J8.Ō ¤`…•––ú˜#ģĻëģ3xĨ9™6[Ę|‡˛+ÉĢ˛Č}Ŗ—ĀX׹žŠŠ)Vîƒ ,ôeffŠ?Āëõö5rÔé t‘AčQ˛ÚĨBĒãaĮÎl‰Q.ģSbZā•æ Õbˇs%— (Áʐ|•­”rņwiŽMę!0ąPÔöååå˛äĩjÕę–Yŗfua_F*Ú<˙įîŨ†Ë Œ€Īįûĸ¸ĖčŲŪûÍ{Ū•+VŌßå”…*QgÄęŠė܆šĒôYrXŒ* Št™ÖЅh)˛@ŽÖ††Šô"×ņŋø7Ųī˙čGcOĪš5K֊7ņå—_ö@Û$¯Áˆáa¯oĒžiV3Ļ={ö¸!9Xė¨ķC¨7bá´Ą6rEÚ_1É.iKp—ōÕJ`â rsŸĩ=Wķ¸õÖ[¯ÉŊÁų>ø 5\!lŖ#āÔŠSĒ °šxŗ‡ų×ÉF†&r8]uķMhymxiCĨ uąĖ˛~lŠPį\hžP´˜čĪ*ŠíI§âŪ;ū|Ūy`įĪŸT;^(ôfbfĶ+,$QÍšAėŌ{žž%“ä ĢtŊH éÂÕ2ŊĻu Ô˜čĪ‚Úūw~ÍĩŽ ā-,,$………î„„Ų 4ˆ 4ČĢvV‚mŖĶĐĐ šĀEEEŦæ[CÅXŖĮbš­fž%S$Ģ2Yæē/—9žœsA´¸ÂjŦ‹? 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microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/api/decorator.md000066400000000000000000000001031475371071500223530ustar00rootroot00000000000000# Decorator ```{eval-rst} .. autofunction:: onnxscript.script ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/api/index.md000066400000000000000000000002001475371071500214760ustar00rootroot00000000000000# API ## Author Models ```{toctree} decorator opsets converter values ``` ## Tests and Tools ```{toctree} testing tools ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/api/opsets.md000066400000000000000000000021171475371071500217150ustar00rootroot00000000000000# Opsets and Types (l-api-opsets)= ## Opsets ```{eval-rst} .. automodule:: onnxscript.onnx_opset .. autodata:: opset19 :annotation: All operators defined in opset 19 for the main domain. .. autodata:: opset18 :annotation: All operators defined in opset 18 for the main domain. .. autodata:: opset17 :annotation: All operators defined in opset 17 for the main domain. .. autodata:: opset16 :annotation: All operators defined in opset 16 for the main domain. .. autodata:: opset15 :annotation: All operators defined in opset 15 for the main domain. ``` ## Types ```{eval-rst} .. automodule:: onnxscript.onnx_types .. autodata:: BFLOAT16 .. autodata:: BOOL .. autodata:: COMPLEX64 .. autodata:: COMPLEX128 .. autodata:: DOUBLE .. autodata:: FLOAT .. autodata:: FLOAT16 .. autodata:: INT8 .. autodata:: INT16 .. autodata:: INT32 .. autodata:: INT64 .. autodata:: STRING .. autodata:: UINT8 .. autodata:: UINT16 .. autodata:: UINT32 .. autodata:: UINT64 ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/api/testing.md000066400000000000000000000001161475371071500220520ustar00rootroot00000000000000# Testing ```{eval-rst} .. automodule:: onnxscript.testing :members: ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/api/tools.md000066400000000000000000000006751475371071500215470ustar00rootroot00000000000000# Tools ## Transformers Models ```{eval-rst} .. autofunction:: onnxscript.tools.transformers_models.get_model_and_inputs ``` ```{eval-rst} .. autofunction:: onnxscript.tools.transformers_models.phi.get_phi_model_from_config ``` ```{eval-rst} .. autofunction:: onnxscript.tools.transformers_models.phi3.get_phi3_model_from_config ``` ```{eval-rst} .. autofunction:: onnxscript.tools.transformers_models.llama.get_llama_model_from_config ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/api/values.md000066400000000000000000000003451475371071500217000ustar00rootroot00000000000000# Values ```{eval-rst} .. autoclass:: onnxscript.values.Opset :members: ``` ```{eval-rst} .. autoclass:: onnxscript.values.Op :members: ``` ```{eval-rst} .. autoclass:: onnxscript.values.OnnxFunction :members: ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/articles/000077500000000000000000000000001475371071500211125ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/articles/2023-06-20-introducing-onnx-script/000077500000000000000000000000001475371071500267475ustar00rootroot00000000000000debugging_screenshot.png000066400000000000000000073447711475371071500336150ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/articles/2023-06-20-introducing-onnx-script‰PNG  IHDRr Æ.ž÷ °iCCPICC ProfileH‰•—TSé€įŪôĐ" %ô&H %„@A:ØI€Pb ;˛¸‚kADÔ]Q°QĎÛĸØû‚,"ęēX°Ąō.pģûÎ{īŧ9gÎ|wîü3ķßķ˙įĖ 32YĒ)͖Gú˛ãâؤ ‚*Đ,0KÆ LFíßåÃ@†ėMÛĄ\˙ūūŋŠ†Hœ%@Â1Ne 31>‚iŸP&ĪĀíÄü&ķ˛eC|cĻkãGCœ2Â}Cœ4ĖxüpLTcm2M §ĐL1?;G˜‚åĄųal/I¤cĪā•™9G„1V,ąÆCų9IɓōˇœIʜAŠ’Gö2,d?I–,C°ā˙ü˙[23Ŗ5Ė1ĨĨʃ"0‹õ…ÜKŸĸdiŌÔ°Q–ˆ†ã‡9U=ĘÂ,^Â(‹~!ĘĩSCG9YĀWæÉæG˛8Ë?r”ås"”ĩ’å<î( äcuéŅJĒ˜¯ĖŸ›;Ę9’˜ŠŖœ•2ÃSúåŠe˙bi īXŨåŪ3ŗū˛_ _š6;5*HšwÁX˙b)w,gVœ˛7‘ØĪ,&Z/ËöU֒e„+ãŁJVN¤rm6v Įֆ+ŋaš 8|”! ŅŲ €¤ ÎĪ:ŖĀ›#[ —¤¤fŗšØ-ŗųRĄŨļŖŊŖĀН9īXÃwa]ķ­¨đ<:88xlĖ|ā`"ĩ~Ėg9@ŊāâqĄBž3âēN@*¨tĀLĀlÁ\Ā|Ā‚! ĸ 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ŽI^ĶļÖeíÖuÄuŌuwÖ{¯ßSŦQœ[Üĩaʆ†vIaÉûŗ7^*Tēmu“bSGYhYĶfĶÍë6-O-ŋ]á[QWŠWšĒōãŅ–[}ļÖnĶßV´íËĪ’ŸīmÜŪPe^Uēƒ¸#gĮŗ1;[áüRŊKwWŅŽoģĨģ;öDė9WíZ]ŊWoīÚ´FQĶģoÆžëûũö7ÕÚÖn¯cÕ€Š/&ŧs(äPËaÎáÚ#fG*ëõ… H†žÆÔƎĻøĻöŖÁG[š=šëŲÛ}ÜčxÅ ­kOROæŸ<•{Ē˙´ėôĢ3)gēZfˇ<<wöÖšiįÚ·œŋx!āÂŲVn멋ž_rŋtô2įrã—+ W¯Ö˙ęük}›K[Ã5×kM×ŨŽ7ˇOn?yÃûƙ›~7/Üâßēr{ęíö;ŅwîŨqˇãžčŪķû÷ß<Čy0đpŲ#ÂŖÂĮęKŸč=ŠúÍęˇē—Ž~WŸF>}Ø%ėzų{Öī_ģķŸŅŸ•ööT?w|~ŧ7 ÷ú‹é/ē_Ę^ŧ*øCãĘז¯üéķįÕž¸žî7ō7ƒoWŋĶyˇûũ¤÷-ũáũO>d~øXøIįĶžĪœĪ­_bŋô ĖûJúZöÍę[ķ÷ī3eš`xĀaŠ&'ŧŨ @``3uúČL=,ČČĀ0Á⑹{X\j134ņNĀÔ|€šĀĐX娓“RGįßáY}H °…é@8e|/|üSFæøŋôũO ĘŦŗ˙]j ļL›ŨŠeXIfMM*>F(‡iN’†x r  ASCIIScreenshotOt—ģ pHYs%%IR$đØiTXtXML:com.adobe.xmp 2830 4978 Screenshot P°ĨiDOT‡(‡‡mWŨ=Æ@IDATxėŨ œMõ˙ĮņĪÜŲĖnßÆNĨEY+ęWI)‘´ĄQ”R Ņ"´hQ$RŌâ߾ЂŠ}gŒmÆ6û>ķ˙~Ī{Ü;÷Îם;wÆëü~æ~ˇķũ~Īķ\ķx˜Îŧ¯Ÿ¸ytęÔ)<7×Ō:ĪĪīōŧŧÜķũįnŽH5?‘(5e¤úã¯ū„Ģ?ę € € € € € € € € € € € € € € € € € € āM,ĩX˛ú“Ŗū$æ‰$XDâķ$oŋŸŸeģ_^Ūj‹%÷īe˖é1g|¨Üĩâ­ZŨšŌK-~onž\•”-úOnNŽäæZ˙äåŠúę•@@@@@@@@@@@@@@@@@@( ???1ū§^-‹õŋEŒ?™?ųM™Ÿšļh͚¯S‹ģĪbšĩk×.ÄPa¸ jž‘™Y==-]ŌŌĶ$55MŌŌŌ$'G‡Ėq € € € 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    • Aaron Bockover
    • Maanav Dalal
    • Ganesan Ramalingam
    • Justin Chu
    20 June 20, 2023
    ## An ONNX Refresher ONNX models are flexible, standardized representations of machine learning that allow them to be executed across a gamut of hardware platforms and runtime environments from large scale cloud-based super computers to resource-constrained edge devices such as your web browser and phone. Typically, machine learning models are developed using higher level frameworks such as [PyTorch][torch-onnx] and [TensorFlow][tensorflow-onnx]. While these frameworks tend to be productive for iterating on the development of models, the models are not typically deployed to production in this fashion. Instead, they are exported to ONNX by facilities provided by the frameworks, and then optimized for a particular target by tools such as [Olive][olive]. Beyond its graph format, canonically represented using [Protobuf][protobuf], ONNX consists of a standard set of primitive operators which are implemented by runtimes and hardware vendors alike. With this broad ecosystem in mind, ONNX aims to keep the number of these operators low, encouraging composability through ONNX functions. This is important to reduce the overhead of supporting ONNX. ## Announcing ONNX Script [ONNX Script][onnxscript-github] is a new open-source library for directly authoring ONNX models in Python with a focus on _clean, idiomatic Python_ syntax and composability through ONNX-native functions. Critically, it is also the foundation upon which we are building the new PyTorch ONNX exporter to support [TorchDynamo][torch-dynamo] – the future of PyTorch. Prior to ONNX Script, authoring ONNX models required deep knowledge of the specification and serialization format itself. While eventually a more convenient [helper API][onnx-helper-api] was introduced that largely abstracted the serialization format, it still required deep familiarity with ONNX constructs. ONNX Script takes a new approach by integrating deeply with Python on two fronts: first, it provides a strongly typed API for all operators in ONNX (all 186 as of opset 19). This allows existing Python tooling, linters, and IDEs to provide valuable feedback and enforce correctness. Second, ONNX Script supports idiomatic Python language constructs to make authoring ONNX more natural, including support for conditionals and loops, binary and unary operators, subscripting, slicing, and more. For example, the expression `a + b` in Python would translate to the ONNX operator `Add(a, b)`. Let's look at how we might implement GELU using ONNX Script and compare with `onnx.helper` API; and to be clear, the examples below produce the same ONNX model. For reference, we'll use this definition of GELU to guide the ONNX implementations:

    GELU in ONNX Script

    ```python import math from onnxscript import ( script, opset18 as op, FLOAT ) M_SQRT1_2 = math.sqrt(0.5) @script() def gelu(X: FLOAT[...]): phiX = 0.5 * (op.Erf(M_SQRT1_2 * X) + 1.0) return X * phiX gelu_model = gelu.to_model_proto() ```

    GELU with the ONNX Helper API

    {.longcode} ```python # Note: the code is long enough that you'll need # to scroll the view to read it all ¯\_(ツ)_/¯ import math import onnx import onnx.helper gelu_model = onnx.helper.make_model( ir_version=8, opset_imports=[onnx.helper.make_operatorsetid("", 18)], graph=onnx.helper.make_graph( name="Gelu", nodes=[ onnx.helper.make_node( "Constant", inputs=[], outputs=["tmp"], name="n0", value=onnx.helper.make_tensor( "tmp", onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[], vals=[0.5] ), ), onnx.helper.make_node( "Constant", inputs=[], outputs=["M_SQRT1_2"], name="n1", value=onnx.helper.make_tensor( "M_SQRT1_2", onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[], vals=[math.sqrt(0.5)], ), ), onnx.helper.make_node( "CastLike", inputs=["M_SQRT1_2", "X"], outputs=["M_SQRT1_2_cast"], name="n2", ), onnx.helper.make_node( "Mul", inputs=["M_SQRT1_2_cast", "X"], outputs=["tmp_0"], name="n3", ), onnx.helper.make_node( "Erf", inputs=["tmp_0"], outputs=["tmp_1"], name="n4" ), onnx.helper.make_node( "Constant", inputs=[], outputs=["tmp_2"], name="n5", value=onnx.helper.make_tensor( "tmp_2", onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[], vals=[1.0], ), ), onnx.helper.make_node( "CastLike", inputs=["tmp_2", "tmp_1"], outputs=["tmp_2_cast"], name="n6", ), onnx.helper.make_node( "Add", inputs=["tmp_1", "tmp_2_cast"], outputs=["tmp_3"], name="n7", ), onnx.helper.make_node( "CastLike", inputs=["tmp", "tmp_3"], outputs=["tmp_cast"], name="n8", ), onnx.helper.make_node( "Mul", inputs=["tmp_cast", "tmp_3"], outputs=["phiX"], name="n9", ), onnx.helper.make_node( "Mul", inputs=["X", "phiX"], outputs=["return_val"], name="n10", ), ], inputs=[ onnx.helper.make_value_info( name="X", type_proto=onnx.helper.make_tensor_type_proto( elem_type=onnx.TensorProto.FLOAT, shape=[] ), ) ], outputs=[ onnx.helper.make_value_info( name="return_val", type_proto=onnx.helper.make_tensor_type_proto( elem_type=onnx.TensorProto.FLOAT, shape=[] ), ) ], ), ) ``` As you can see, ONNX Script emphasizes the familiar readability and productivity of Python while expressing an ONNX model that can be statically reasoned about by existing Python and ONNX tooling. This also means ONNX comes alive within the context of your existing tooling and development environments, be it debugging in Visual Studio Code or demonstrating concepts in a Jupyter Notebook — ONNX Script integrates naturally. ## Why are we investing in ONNX Script? Much has changed since ONNX support for PyTorch was originally introduced over five years ago in PyTorch 0.3.0. For PyTorch 2.0, TorchDynamo represents the eventual deprecation of TorchScript, which implies a major overhaul of the ONNX exporter is necessary. We are fully embracing this as an opportunity to revisit the fundamentals upon which the exporter is built, and ONNX Script is its new foundation. We began this effort in November of last year and have worked closely with PyTorch engineers to ensure TorchDynamo is a fully capable starting point for exporting high fidelity ONNX for years to come. One of the first streams of work we started was the development of what we call Torchlib, a pure ONNX implementation of the operators in PyTorch – namely [Core ATen IR and Prims IR][torch-ir]; and of course, these operators are implemented in ONNX Script! This approach greatly simplifies the central responsibility of the exporter as it “just” needs to project FX graph nodes produced by TorchDynamo into ONNX graph nodes, without concerning itself with the implementation details of individual operators. We will cover the new PyTorch ONNX exporter in a separate post with more depth as PyTorch 2.1 approaches, but for now the key takeaway is that ONNX Script is pervasive throughout our renewed approach. For those willing to try bold new things, the new exporter is available as a preview in PyTorch nightly via the [`torch.onnx.dynamo_export`][torch-onnx-dynamoexport] API. By deeply weaving ONNX Script support into the PyTorch ONNX exporter, we have also made it possible to augment PyTorch model code with specialized ONNX functions as custom operators. We introduced initial support for this in the TorchScript exporter starting with [PyTorch 1.13][torch-onnx-customops] and continue to refine this capability in the new exporter. ## An End-to-End Example Let’s look at an example slightly more complicated than GELU. In fact, the following example is adapted directly from the new PyTorch ONNX exporter, implementing support for [`torch.chunk`][torch-chunk], which attempts to split a tensor into the number of specified chunks. ```python from typing import Sequence from onnxscript import opset18 as op, script, FLOAT, INT64 @script() def aten_chunk( tensor: FLOAT[...], chunks: int, dim: int = 0, ) -> Sequence[FLOAT[...]]: neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # Get size of specified dim dim_size = op.Shape(tensor)[dim] # Compute size/chunk to get the number of data in one chunk num_per_chunk = dim_size / chunks + op.Cast(dim_size % chunks > 0, to=INT64.dtype) # Compute real chunk number num_chunk = dim_size / num_per_chunk # Get something like [n, n, n, n, ...], total num_chunk list_split = op.Expand(num_per_chunk, op.Reshape(num_chunk, neg_1)) remainder = dim_size % num_per_chunk if remainder > 0: # Append the remainder to the [n, n, n, n, ..., r] list_split = op.Concat(list_split, op.Reshape(remainder, neg_1), axis=0) return op.SplitToSequence(tensor, list_split, axis=dim) ``` We start by importing from onnxscript the ONNX opset we wish to use (version 18 in this case), the `@script` decorator, and the tensor types of `FLOAT` and `INT64`. In ONNX Script, tensor shapes are denoted by subscripting the type, such as `FLOAT[2, 10]`, symbolically such as `FLOAT["M", "N"]`, or `FLOAT[...]` in case the tensor shape is unknown. Without subscripting (just `FLOAT`), the type is intended to indicate a scalar (a tensor of rank 0). Next, we define the `aten_chunk` function with type annotations and implement the body of the function using both built-in Python syntax and explicit invocations of ONNX operators. The example uses various binary expressions and an `if` statement, but many other idiomatic Python constructs are also supported. We also need to define a simple model that calls our ONNX Script function so we can export and verify an end-to-end example: ```python @script() def ten_chunks_model(tensor: FLOAT["M"]): return aten_chunk(tensor, chunks=10) ``` This model will simply split the provided tensor into ten tensors, but it also demonstrates that ONNX functions can of course call other ONNX functions, not just built-in ONNX operators. We’ll now export our ONNX Script model to ONNX and explore it in [Netron][netron]. Functions decorated with `@script` allow them to be exported using the `to_model_proto` function. ```python import onnx onnx.save_model( ten_chunks_model.to_model_proto(), "ten_chunks_model.onnx", ) ``` If we open _ten_chunks_model.onnx_ in Netron, we can observe the composability of ONNX functions and how the Python code was translated into an ONNX model. [![Exploring the ONNX model in Netron](ten_chunks_model.png)](ten_chunks_model.png) The graphs depict our two ONNX functions; we can observe the original input tensor flowing from `ten_chunks_model` into `aten_chunk` along with the attribute chunks=10. A sequence of ≤ 10 tensors is returned. As one might expect, functions in ONNX can be defined once and invoked any number of times within a model. _[Read more about core ONNX concepts][onnx-concepts]._ ## Iterating & Debugging Finally, we should test our model! ONNX Script makes this easy since it provides a mechanism for eagerly evaluating the model through either [ONNX Runtime][onnx-runtime] or the new [ONNX Reference Evaluator][onnx-refeval]. Of note, ONNX Script has built-in support for [NumPy][numpy] for input and output values to ease the overhead of creating and filling tensors in ONNX. ```python import numpy as np tensor = np.array(range(0, 48), dtype=np.float32) chunked_tensors = ten_chunks_model(tensor) from pprint import pprint pprint(tensor) pprint(chunked_tensors) ``` ```python array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 33., 34., 35., 36., 37., 38., 39., 40., 41., 42., 43., 44., 45., 46., 47.], dtype=float32) ``` ```python [array([0., 1., 2., 3., 4.], dtype=float32), array([5., 6., 7., 8., 9.], dtype=float32), array([10., 11., 12., 13., 14.], dtype=float32), array([15., 16., 17., 18., 19.], dtype=float32), array([20., 21., 22., 23., 24.], dtype=float32), array([25., 26., 27., 28., 29.], dtype=float32), array([30., 31., 32., 33., 34.], dtype=float32), array([35., 36., 37., 38., 39.], dtype=float32), array([40., 41., 42., 43., 44.], dtype=float32), array([45., 46., 47.], dtype=float32)] ``` Because ONNX Script’s eager mode evaluates the model on an op-by-op basis, it is conducive to debugging ONNX using standard Python tooling such as [pdb][pdb] directly or through richer IDE and editor integrations provided by Visual Studio and Visual Studio Code. ```{figure} debugging_screenshot.png :alt: Screenshot of Visual Studio Code debugging ONNX Script _A screenshot of Visual Studio Code debugging the model while stopped on a breakpoint to inspect the `dim_size` variable and call stack._ ``` Along with debuggability, IntelliSense support is front-and-center with ONNX Script. We rely heavily on Python type annotations to enforce correctness of ONNX and to make ONNX more discoverable, including inline documentation on hover tooltips and code completion suggestions. A single click will take you to expanded online documentation in your browser as well. ```{figure} intellisense_screenshot.png :alt: Screenshot of Visual Studio Code IntelliSense for ONNX Script _A screenshot of Visual Studio Code displaying a hover tooltip for the ONNX [Expand operator][onnx-expand-operator] with inline documentation linking to full online documentation._ ``` ## What’s next for ONNX Script? In summary, ONNX Script offers a new Python-first programming model for authoring ONNX models that integrates with the existing rich ecosystem of Python tooling and environments. Going forward, we envision ONNX Script as a means for defining and extending ONNX itself. New core operators and higher order functions that are intended to become part of the ONNX standard could be authored in ONNX Script as well, reducing the time and effort it takes for the standard to evolve. We have proven this is a viable strategy by developing Torchlib, upon which the upcoming PyTorch Dynamo-based ONNX exporter is built. Over the coming months, we will also support converting ONNX into ONNX Script to enable seamless editing of existing models, which can play a key role for optimization passes, but also allow for maintaining and evolving ONNX models more naturally. We also intend to propose ONNX Script for inclusion directly within the ONNX GitHub organization soon, under the Linux Foundation umbrella. Check out ONNX Script today [on GitHub][onnxscript-github] or install with `pip install git+https://github.com/microsoft/onnxscript`. We look forward to your feedback! Finally, a _huge thank you_ to the wonderful engineering team at Microsoft that has brought us to this point so far: _Bowen Bao, Aaron Bockover, Shubham Bhokare, Jacky Chen, Wei-Sheng Chin, Justin Chu, Thiago Crepaldi, Xavier Dupre, Liqun Fu, Xaiowu Hu, Ganesan Ramalingam, Ti-Tai Wang, Jay Zhang_.
    [protobuf]: https://onnx.ai/onnx/api/classes.html#protos [tensorflow-onnx]: https://github.com/onnx/tensorflow-onnx [olive]: https://onnxruntime.ai/docs/performance/olive.html [onnx-helper-api]: https://onnx.ai/onnx/api/helper.html [onnx-concepts]: https://onnx.ai/onnx/intro/concepts.html#input-output-node-initializer-attributes [onnx-runtime]: https://onnxruntime.ai [onnx-refeval]: https://onnx.ai/onnx/api/reference.html [onnx-expand-operator]: https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Expand.html#expand-13 [onnxscript-pypi]: https://pypi.org/project/onnxscript [onnxscript-github]: https://github.com/microsoft/onnxscript [torch-onnx]: https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html [torch-ir]: https://pytorch.org/docs/stable/ir.html [torch-dynamo]: https://pytorch.org/docs/stable/dynamo/index.html [torch-onnx-dynamoexport]: https://pytorch.org/docs/main/onnx.html#preview-torch-onnx-torchdynamo-exporter [torch-onnx-customops]: https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#onnx-script-functions [torch-chunk]: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.chunk.html [netron]: https://netron.app [numpy]: https://numpy.org [pdb]: https://docs.python.org/3/library/pdb.html intellisense_screenshot.png000066400000000000000000172606731475371071500343570ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/articles/2023-06-20-introducing-onnx-script‰PNG  IHDRa ļ= ĘÄgAMAą üa cHRMz&€„ú€ču0ę`:˜pœēQ<PeXIfMM*‡i&  a  ļ{M÷˛4iTXtXML:com.adobe.xmp 3038 4744 1 1 ËĖR¨@IDATxėŨézÜhvāų7"¸S+%jWjIe֖UvÛ㞧géĮOwī īĄ/`. ¯ĸoĸ?úãĖ_@ĪØ.{ĘŽĘŦÜSŠ}åÎXæü߈CA,Jĸ$2E˙@D €Ā÷ā UlP@P@P@P@P@P@P`'VŖ'¯ŖļöūÕ¯~ulķéĶ“ׯ_ŋpėØąË'æį/ÍD[ÚåB¯×_ėõû ĨUŽ—~™īŗņz:Fœ “Ņˆļ3jÛŅĩQ@P@P@P@P@P@P@P@P@P@P@Žš@?¸7jģĨ´6Û­˛1(­õ˛^+­ÖRi žˇÛíGí‰{ƒ^īîęōōíįKK?<ūü‡īž˙ūîôÆÆĶßŪŊģ܀#ö;ãŋéMøk‚ģmP@P@P@P@P@P@Pā ũ×Ũ™íDÂĨųč[}ölaĐ힉Ņ.´Ûƒ ëƒŪšūÚÚŲ¨ä; ˜N‘€iPæK$`ŠZģŠ¨œl ƒV$_”ö  ZŅŧaĒ~Ŧ€ ( € ( € ( € ( € ( € ( € ( € ( € ( € ( € Œ¯@<äļ&MjˇZíˆŗŽxëV„ZGĀ5ąÖ­x™Ú‘™ŠĶŠ?­ÁDw0˜ž˜šš?yúôņãgĪžžš˜xø—ĶĶÖÛíĨĮ¯ŦŽŽöūîīūŽäNŲ42eŋ—ē&az‰Ã7 ( € ( € ( € ( € ( € ( € 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"""Configuration file for the Sphinx documentation builder. To run the documentation: python -m sphinx docs dist/html """ import os import re import sys import sphinx_gallery.sorting import onnxscript # -- Project information ----------------------------------------------------- project = "onnxscript" copyright = "Microsoft. All rights reserved." author = "onnx" version = onnxscript.__version__ release = version # -- General configuration --------------------------------------------------- extensions = [ "myst_nb", "sphinx_copybutton", "sphinx_exec_code", "sphinx_gallery.gen_gallery", "sphinx.ext.autodoc", "sphinx.ext.autosummary", "sphinx.ext.doctest", "sphinx.ext.githubpages", "sphinx.ext.graphviz", "sphinx.ext.ifconfig", "sphinx.ext.intersphinx", "sphinx.ext.mathjax", "sphinx.ext.napoleon", "sphinx.ext.viewcode", ] myst_enable_extensions = [ "amsmath", "attrs_inline", "attrs_block", "colon_fence", "deflist", "dollarmath", "fieldlist", "html_admonition", "html_image", "linkify", "replacements", "smartquotes", "strikethrough", "substitution", "tasklist", ] templates_path = ["_templates"] source_suffix = [".rst", ".md"] master_doc = "index" language = "en" exclude_patterns = [] pygments_style = "default" # -- Options for HTML output ------------------------------------------------- html_static_path = ["_static"] html_theme = "furo" html_theme_path = ["_static"] html_theme_options = { "light_logo": "logo-light.png", "dark_logo": "logo-dark.png", "sidebar_hide_name": True, } html_css_files = ["css/custom.css"] # -- Options for graphviz ---------------------------------------------------- graphviz_output_format = "svg" # -- Options for intersphinx extension --------------------------------------- intersphinx_mapping = { "python": (f"https://docs.python.org/{sys.version_info.major}", None), "matplotlib": ("https://matplotlib.org/stable/", None), "numpy": ("https://numpy.org/doc/stable/", None), "onnxruntime": ("https://onnxruntime.ai/docs/api/python/", None), } # -- Options for Sphinx Gallery ---------------------------------------------- sphinx_gallery_conf = { "examples_dirs": ["examples"], "gallery_dirs": ["auto_examples"], "capture_repr": ("_repr_html_", "__repr__"), "ignore_repr_types": r"matplotlib.text|matplotlib.axes", "filename_pattern": f"{re.escape(os.sep)}[0-9]*_?plot_", "within_subsection_order": sphinx_gallery.sorting.FileNameSortKey, } microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/000077500000000000000000000000001475371071500211225ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/01_plot_selu.py000066400000000000000000000016241475371071500240050ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ Generating a FunctionProto ========================== The example below shows how we can define Selu as a function in onnxscript. """ # %% # First, import the ONNX opset used to define the function. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script # %% # Next, define Selu as an ONNXScript function. @script() def Selu(X, alpha: float, gamma: float): alphaX = op.CastLike(alpha, X) gammaX = op.CastLike(gamma, X) neg = gammaX * (alphaX * op.Exp(X) - alphaX) pos = gammaX * X zero = op.CastLike(0, X) return op.Where(zero >= X, neg, pos) # %% # We can convert the ONNXScript function to an ONNX function (FunctionProto) as below: onnx_fun = Selu.to_function_proto() # %% # Let's see what the translated function looks like: import onnx # noqa: E402 print(onnx.printer.to_text(onnx_fun)) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/02_plot_square_loss.py000066400000000000000000000026641475371071500254030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ Generating a ModelProto ======================= This example demonstrates the use of *onnxscript* to define an ONNX model. *onnxscript* behaves like a compiler. It converts a script into an ONNX model. """ # %% # First, we define the implementation of a square-loss function in onnxscript. import numpy as np import onnx from onnxruntime import InferenceSession from onnxscript import FLOAT, script from onnxscript import opset15 as op @script() def square_loss(X: FLOAT["N", 1], Y: FLOAT["N", 1]) -> FLOAT[1, 1]: # noqa: F821 diff = X - Y return op.ReduceSum(diff * diff, keepdims=1) # %% # We can convert it to a model (an ONNX *ModelProto*) as follows: model = square_loss.to_model_proto() # %% # Let's see what the generated model looks like. print(onnx.printer.to_text(model)) # %% # We can run shape-inference and type-check the model using the standard ONNX API. model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) onnx.checker.check_model(model) # %% # And finally, we can use *onnxruntime* to compute the outputs # based on this model, using the standard onnxruntime API. sess = InferenceSession(model.SerializeToString(), providers=("CPUExecutionProvider",)) X = np.array([[0, 1, 2]], dtype=np.float32).T Y = np.array([[0.1, 1.2, 2.3]], dtype=np.float32).T got = sess.run(None, {"X": X, "Y": Y}) expected = ((X - Y) ** 2).sum() print(expected, got) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/03_export_lib.py000066400000000000000000000014701475371071500241470ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ Generating a LibProto ===================== The examples below show how we can define a library consisting of multiple functions, and export it. **This is preliminary. Proto extensions are required to fully support LibProto.** """ from onnxscript import export_onnx_lib, script from onnxscript import opset15 as op from onnxscript.values import Opset # %% # The domain/version of the library functions defined below opset = Opset("com.mydomain", 1) # %% # The definitions of the functions: @script(opset) def l2norm(X): return op.ReduceSum(X * X, keepdims=1) @script(opset) def square_loss(X, Y): return l2norm(op.Sub(X, Y)) # %% # Export the functions as an ONNX library. export_onnx_lib([l2norm, square_loss], "mylib.onnxlib") microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/04_plot_eager_mode_evaluation.py000066400000000000000000000022651475371071500273600ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ Eager mode evaluation ===================== An *onnxscript* function can be executed directly as a Python function (for example, with a Python debugger). This is useful for debugging an *onnxscript* function definition. This execution makes use of a backend implementation of the ONNX ops used in the function definition. Currently, the backend implementation uses onnxruntime to execute each op invocation. This mode of execution is referred to as *eager mode evaluation*. The example below illustrates this. We first define an *onnxscript* function: """ import numpy as np from onnxscript import FLOAT, script from onnxscript import opset15 as op @script() def linear(A: FLOAT["N", "K"], W: FLOAT["K", "M"], Bias: FLOAT["M"]) -> FLOAT["N", "M"]: # noqa: F821 T1 = op.MatMul(A, W) T2 = op.Add(T1, Bias) Y = op.Relu(T2) return Y # %% # Create inputs for evaluating the function: np.random.seed(0) m = 4 k = 16 n = 4 a = np.random.rand(k, m).astype("float32").T w = np.random.rand(n, k).astype("float32").T b = np.random.rand(n).astype("float32").T # %% # Evaluate the function: print(linear(a, w, b)) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/05_plot_model_props.py000066400000000000000000000020421475371071500253570ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ ModelProto Properties ===================== A ModelProto, in ONNX, usually stores extra information beyond the computational graph, such as `ir_version` or `producer_name`. Such properties of a generated ModelProto can be set by passing in extra named parameters to the call to script (or the call to `to_model_proto`), as illustrated by the example below. Only the valid fields defined in the protobuf message ModelProto should be specified in this fashion. """ # %% # First, we define the implementation of a square-loss function in onnxscript. import onnx from onnxscript import FLOAT, script from onnxscript import opset15 as op @script(ir_version=7, producer_name="OnnxScript", producer_version="0.1") def square_loss(X: FLOAT["N"], Y: FLOAT["N"]) -> FLOAT[1]: # noqa: F821 diff = X - Y return op.ReduceSum(diff * diff, keepdims=1) # %% # Let's see what the generated model looks like. model = square_loss.to_model_proto() print(onnx.printer.to_text(model)) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/06_plot_model_local_funs.py000066400000000000000000000031341475371071500263450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ Model Local Functions ===================== A model in ONNX may contain model-local functions. When converting an *onnxscript* function to a ModelProto, the default behavior is to include function-definitions for all transitively called function-ops as model-local functions in the generated model (for which an *onnxscript* function definition has been seen). Callers can override this behavior by explicitly providing the list of FunctionProtos to be included in the generated model. """ # %% # First, let us define an ONNXScript function that calls other ONNXScript functions. import onnx from onnxscript import FLOAT, script from onnxscript import opset15 as op from onnxscript.values import Opset # A dummy opset used for model-local functions local = Opset("local", 1) @script(local, default_opset=op) def diff_square(x, y): diff = x - y return diff * diff @script(local) def sum(z): return op.ReduceSum(z, keepdims=1) @script() def l2norm(x: FLOAT["N"], y: FLOAT["N"]) -> FLOAT[1]: # noqa: F821 return op.Sqrt(sum(diff_square(x, y))) # %% # Let's see what the generated model looks like by default: model = l2norm.to_model_proto() print(onnx.printer.to_text(model)) # %% # Let's now explicitly specify which functions to include. # First, generate a model with no model-local functions: model = l2norm.to_model_proto(functions=[]) print(onnx.printer.to_text(model)) # %% # Now, generate a model with one model-local function: model = l2norm.to_model_proto(functions=[sum]) print(onnx.printer.to_text(model)) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/examples/README.txt000066400000000000000000000000401475371071500226120ustar00rootroot00000000000000Example Gallery =============== microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/index.md000066400000000000000000000070041475371071500207360ustar00rootroot00000000000000--- myst: substitutions: onnxscript: '*ONNX Script*' --- # ONNX Script For instructions on how to install **ONNX Script** refer to [ONNX Script Github Repo](https://github.com/microsoft/onnxscript) ## Overview {{ onnxscript }} enables developers to naturally author ONNX functions and models using a subset of Python. It is intended to be: - **Expressive:** enables the authoring of all ONNX functions. - **Simple and concise:** function code is natural and simple. - **Debuggable:** allows for eager-mode evaluation that enables debugging the code using standard python debuggers. Note however that {{ onnxscript }} does **not** intend to support the entirety of the Python language. {{ onnxscript }} provides a few major capabilities for authoring and debugging ONNX models and functions: - A converter which translates a Python {{ onnxscript }} function into an ONNX graph, accomplished by traversing the Python Abstract Syntax Tree to build an ONNX graph equivalent of the function. - A runtime shim that allows such functions to be evaluated (in an "eager mode"). This functionality currently relies on ONNX Runtime for executing ONNX ops and there is a Python-only reference runtime for ONNX underway that will also be supported. - A converter that translates ONNX models and functions into {{ onnxscript }}. This capability can be used to fully round-trip ONNX Script ↔ ONNX graph. Note that the runtime is intended to help understand and debug function definitions. Performance is not a goal here. ## Example The following toy example illustrates how to use onnxscript. ```python from onnxscript import script # We use ONNX opset 15 to define the function below. from onnxscript import opset15 as op # We use the script decorator to indicate that the following function is meant # to be translated to ONNX. @script() def MatmulAdd(X, Wt, Bias): return op.MatMul(X, Wt) + Bias ``` The decorator parses the code of the function and converts it into an intermediate representation. If it fails, it produces an error message indicating the error detected. If it succeeds, the corresponding ONNX representation of the function (a value of type FunctionProto) can be generated as shown below: ```python fp = MatmulAdd.to_function_proto() # returns an onnx.FunctionProto ``` One can similarly generate an ONNX Model. There are a few differences between ONNX models and ONNX functions. For example, ONNX models must specify the type of inputs and outputs (unlike ONNX functions). The following example illustrates how we can generate an ONNX Model: ```python from onnxscript import script from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import FLOAT @script() def MatmulAddModel(X : FLOAT[64, 128] , Wt: FLOAT[128, 10], Bias: FLOAT[10]) -> FLOAT[64, 10]: return op.MatMul(X, Wt) + Bias model = MatmulAddModel.to_model_proto() # returns an onnx.ModelProto ``` ## Eager mode Eager evaluation mode is mostly use to debug and check intermediate results are as expected. The function defined earlier can be called as below, and this executes in an eager-evaluation mode. ```python import numpy as np x = np.array([[0, 1], [2, 3]], dtype=np.float32) wt = np.array([[0, 1], [2, 3]], dtype=np.float32) bias = np.array([0, 1], dtype=np.float32) result = MatmulAdd(x, wt, bias) ``` ```{toctree} :maxdepth: 1 Overview tutorial/index api/index intermediate_representation/index auto_examples/index articles/index ``` ## License onnxscript comes with a [MIT](https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/main/LICENSE) license. microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/intermediate_representation/000077500000000000000000000000001475371071500251005ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/intermediate_representation/getting_started.ipynb000066400000000000000000001607511475371071500313440ustar00rootroot00000000000000{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "da6e9cca-6893-4273-a558-3dc18d49615e", "metadata": {}, "source": [ "# Getting started with ONNX IR 🌱\n", "The ONNX IR ships with the ONNX Script package and is available as `onnxscript.ir`.\n", "To create an IR object from ONNX file, load it as `ModelProto` and call\n", "`ir.from_proto()`:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Define an example model for this example\n", "MODEL_TEXT = r\"\"\"\n", "<\n", " ir_version: 8,\n", " opset_import: [\"\" : 18],\n", " producer_name: \"pytorch\",\n", " producer_version: \"2.0.0\"\n", ">\n", "torch_jit (float[5,5,5] input_0) => (float[5,5] val_19, float[5,5] val_6) {\n", " val_1 = Constant ()\n", " val_2 = Shape (val_1)\n", " val_3 = Size (val_2)\n", " val_4 = Constant ()\n", " val_5 = Equal (val_3, val_4)\n", " val_6 = ReduceMean (input_0, val_1)\n", " val_7 = ReduceMean (input_0, val_1)\n", " val_8 = Shape (input_0)\n", " val_9 = Gather (val_8, val_1)\n", " val_10 = ReduceProd (val_9)\n", " val_11 = Sub (input_0, val_7)\n", " val_12 = Mul (val_11, val_11)\n", " val_13 = ReduceMean (val_12, val_1)\n", " val_14 = Cast (val_10)\n", " val_15 = Mul (val_13, val_14)\n", " val_16 = Constant ()\n", " val_17 = Sub (val_10, val_16)\n", " val_18 = Cast (val_17)\n", " val_19 = Div (val_15, val_18)\n", "}\n", "\"\"\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "cb5e7520-1aba-491b-b3e9-7d013e42d4ff", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import onnx\n", "\n", "from onnxscript import ir\n", "\n", "# Load the model as onnx.ModelProto\n", "# You can also load the model from a file using onnx.load(\"model.onnx\")\n", "model_proto = onnx.parser.parse_model(MODEL_TEXT)\n", "\n", "# Create an IR object from the model\n", "model = ir.from_proto(model_proto)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "8f02f283-93c3-4e8f-b8f4-275f360ace61", "metadata": {}, "source": [ "Now we can explore the IR object" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "969233d0-5e7a-4554-b4bc-ea06f448dd98", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", 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    graph(\n",
       "    name=torch_jit,\n",
       "    inputs=(\n",
       "        %\"input_0\"<FLOAT,[5,5,5]>\n",
       "    ),\n",
       "    outputs=(\n",
       "        %\"val_19\"<FLOAT,[5,5]>,\n",
       "        %\"val_6\"<FLOAT,[5,5]>\n",
       "    ),\n",
       ") {\n",
       "     0 |  # :anonymous_node:128897555281104\n",
       "          %\"val_1\"<?,?> âŦ…ī¸ ::Constant() {value_int=[1]}\n",
       "     1 |  # :anonymous_node:128897554321872\n",
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       "          %\"val_6\"<FLOAT,[5,5]> âŦ…ī¸ ::ReduceMean(%\"input_0\", %\"val_1\") {keepdims=0, noop_with_empty_axes=0}\n",
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       "          %\"val_7\"<?,?> âŦ…ī¸ ::ReduceMean(%\"input_0\", %\"val_1\") {keepdims=1, noop_with_empty_axes=0}\n",
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Set page=True to use a pager in the terminal so long outputs are scrollable" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "cf19aa88-2063-4fee-9dd8-5fdca1dab398", "metadata": {}, "source": [ "Convert from the IR object back to ModelProto" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "id": "3b146b60-602a-4cb1-a5f8-d8d22c2a6a72", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "model_proto_back = ir.to_proto(model)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "85a23c5b-81b8-4a73-96e0-c8553712d46f", "metadata": {}, "source": [ "## Next steps\n", "\n", "Read the introductions for a more detailed introduction of the IR\n", "(Documentation in progress 🚧)" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "onnx", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.11.9" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 } microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/intermediate_representation/index.md000066400000000000000000000001111475371071500265220ustar00rootroot00000000000000# ONNX IR ```{toctree} :maxdepth: 1 getting_started tensors ir_api ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/intermediate_representation/ir_api.md000066400000000000000000000002301475371071500266600ustar00rootroot00000000000000# onnxscript.ir ```{eval-rst} .. automodule:: onnxscript.ir :members: :undoc-members: ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/intermediate_representation/tensors.md000066400000000000000000000340541475371071500271250ustar00rootroot00000000000000# Tensor Representation in the IR The ONNX IR offers the {py:class}`ir.TensorProtocol ` interface for using different data structures as backing data for tensors. Besides the traditional {py:class}`onnx.TensorProto`, you can use {py:class}`np.ndarray`, {py:class}`torch.Tensor`, {py:class}`jax.Array`, and virtually anything else to represent tensors in the graph. This allows them to be accessed and serialized via the same `TensorProtocol` interface, without incurring additional copies during initialization. ## The `TensorProtocol` {py:class}`ir.TensorProtocol ` defines a read-only interface for representing tensors. A tensor class implementing the interface has attributes like `name`, `shape`, `dtype`, `size`, `nbytes` and `metadata_props` to describe basic properties of the tensor. Additionally, it should implement two methods {py:meth}`numpy ` and {py:meth}`__array__ ` which will produce equivalent NumPy arrays from the backing data. :::{note} When interacting with initializers, constant values and tensor attributes, it is best to assume `TensorProtocol` and only use `isinstance` to check for concrete classes when there is a need. ::: ## Tensor Classes ### ir.TensorProtoTensor We use the {py:class}`ir.TensorProtoTensor ` as a wrapper around the proto to implement the `ir.TensorProtocol` interface. You can access `shape`, `dtype` etc. as usual. A copy is incurred only when `numpy()` is called. :::{note} Directly initializing an `ir.TensorProtoTensor`, as below, is possible. However, it is usually recommended to use `ir.serde.deserialize_tensor` because it handles all types of `TensorProto`s (`ir.TensorProtoTensor` doesn't handle external tensors, for example). Please refer to [From `TensorProto`s and back](#from-tensorprotos-and-back) for an example. ::: ```{eval-rst} .. exec_code:: import onnx from onnxscript import ir tensor_proto = onnx.helper.make_tensor("tensor", onnx.TensorProto.INT16, (3,), [1, 2, 3]) tensor = ir.TensorProtoTensor(tensor_proto) print("tensor: ", tensor) # TensorProtoTensor(name='tensor') print("shape: ", tensor.shape) # ir.Shape([3]) print("dtype: ", tensor.dtype) # ir.DataType.INT16 print(tensor.raw == tensor_proto) # The raw field is the exact tensor_proto provided at initialization print("tobytes: ", tensor.tobytes()) # b'\x01\x00\x02\x00\x03\x00' print("numpy: ", tensor.numpy()) # array([1, 2, 3], dtype=int16) ``` ### ir.ExternalTensor Tensor data stored externally in the disk are typically large and will take up memory when loaded. The {py:class}`ir.ExternalTensor ` class uses memory mapping to avoid loading the tensor into memory. You are able to use the tensor as a normal NumPy array with minimal memory usage. Refer to {py:func}`ir.serde.deserialize_tensor ` to find an example on converting an `onnx.TensorProto` to an {py:class}`ir.ExternalTensor `. ### ir.Tensor {py:class}`ir.Tensor ` is a wrapper around NumPy array compatible array objects like {py:class}`np.ndarray` and {py:class}`torch.Tensor`. It is best for creating in-memory tensors without converting it to a `TensorProto` to reduce the conversion overhead. :::{tip} An array object is compatible if it defines the `__array__` method. ::: To create a tensor from an array, simply initialize it with an NumPy array ```python tensor = ir.Tensor(np.random.rand(1, 2)) ``` The initializer will obtain dtype and shape information from the array. To create a tensor from objects other than NumPy array, you need to specify the dtype: ```{eval-rst} .. exec_code:: import torch from onnxscript import ir torch_tensor = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float16) tensor = ir.Tensor(torch_tensor, dtype=ir.DataType.FLOAT16) print(tensor.numpy()) # array([1., 2., 3.], dtype=float16) ``` ### String Tensor Use {py:class}`ir.StringTensor ` to create a string tensor. ### Sparse Tensor Sparse tensors are not yet supported, but they are on our roadmap. ## From `TensorProto`s and back In the following scenario, we show how to go from a `TensorProto` to an `ir.Tensor`, run some computation, then turn it back to an `ir.Tensor` and finally `TensorProto` ```{eval-rst} .. exec_code:: from onnxscript import ir import onnx import numpy as np # 1. Create the TensorProto proto = onnx.helper.make_tensor( "tensor", onnx.TensorProto.FLOAT16, [2, 3], [1, 2, 3, 4, 5, 6] ) # 2. Create an IR Tensor from the Protobuf message tensor = ir.serde.deserialize_tensor(proto) # Note that we get a TensorProtoTensor that implements the TensorProtocol print("tensor:", tensor) # TensorProtoTensor(name='tensor') print("tensor.numpy():", tensor.numpy()) # [[1. 2. 3.] # [4. 5. 6.]] print("tensor.tobytes():", tensor.tobytes()) # b'\x00<\x00@\x00B\x00D\x00E\x00F' # 3. Do computation using numpy mean = tensor.numpy().mean(axis=0) print("mean:", mean) # array([2.5, 3.5, 4.5], dtype=float16) # 4. Create a Tensor from the ndarray. Note that we use ir.Tensor tensor_mean = ir.Tensor(mean) print("tensor_mean:", tensor_mean) # Tensor(array([2.5, 3.5, 4.5], dtype=float16), name='') # 5. Obtain the TensorProto from ir.Tensor mean_tensor_proto: onnx.TensorProto = ir.serde.serialize_tensor(tensor_mean) print("mean_tensor_proto:", mean_tensor_proto) print( "onnx.numpy_helper.to_array(mean_tensor_proto):", onnx.numpy_helper.to_array(mean_tensor_proto) # array([2.5, 3.5, 4.5], dtype=float16) ) # You can obtain the bytes data as well print("tensor_mean.tobytes():", tensor_mean.tobytes()) print("Bytes same as proto:", mean_tensor_proto.raw_data == tensor_mean.tobytes()) # Explore other methods defined by TensorProtocol: print("\n# Explore other methods defined by TensorProtocol:") print("tensor_mean.shape:", tensor_mean.shape) print("tensor_mean.dtype:", tensor_mean.dtype) print("tensor_mean.name:", tensor_mean.name) print("tensor_mean.doc_string:", tensor_mean.doc_string) print("tensor_mean.raw:", tensor_mean.raw) print("tensor_mean.metadata_props:", tensor_mean.metadata_props) print("tensor_mean.size:", tensor_mean.size) print("tensor_mean.nbytes:", tensor_mean.nbytes) print("tensor_mean.raw:", tensor_mean.raw) ``` ## Working with non-native NumPy dtypes: bfloat16, float8, int4 `ir.Tensor.numpy()` produces a NumPy array representation of the tensor's value. When the tensor has dtype `BFLOAT16`, `FLOAT8[...]` or `[U]INT4` which are not supported by NumPy, we use dtypes from the `ml_dtypes` package. `uint4`/`int4` is always unpacked; **`tobyte()` produces a packed representation** as expected. Initialization of `ir.Tensor` requires the NumPy array to follow the following typing constraints, or have a `ml_dtypes` dtype. - `int8` for (unpacked) int4, with the sign bit extended to 8 bits. - `uint8` for (unpacked) uint4. - `uint8` for 8-bit data types like float8. - `uint16` for bfloat16. The following example shows how to create a `FLOAT8E4M3FN` tensor, transform its values, and create a new tensor to store the transformed values. ```{eval-rst} .. exec_code:: from onnxscript import ir import numpy as np array = np.array([0b1, 0b11], dtype=np.uint8) # The array is reinterpreted using the ml_dtypes package tensor = ir.Tensor(array, dtype=ir.DataType.FLOAT8E4M3FN) print(tensor) # Tensor(array([0.00195312, 0.00585938], dtype='float8_e4m3fn'), name=None) print("tensor.numpy():", tensor.numpy()) # [0.00195312 0.00585938] # Compute times_100 = tensor.numpy() * 100 print("times_100:", times_100) # Create a new tensor out of the new value; dtype must be specified new_tensor = ir.Tensor(times_100.view(np.uint8), dtype=ir.DataType.FLOAT8E4M3FN) # You can also directly create the tensor from the float8 array without specifying dtype # new_tensor = ir.Tensor(times_100) print("new_tensor:", new_tensor) # Tensor(array([0.1875, 0.5625], dtype='float8_e4m3fn'), name=None) print("new_tensor == times_100", new_tensor.numpy() == times_100) # array([ True, True]) ``` ## Advanced Usage ### Subclass `ir.Tensor` for More Efficient Access and Broader `dtype` Support {py:class}`ir.Tensor` internally converts any array compatible objects into NumPy arrays to produce the byte representation in `tobytes()`. This can be inefficient due to the additional conversion. It also limits support for dtypes not supported by NumPy like bfloat16, because the `__array__` method would fail. To fully support arrays from other frameworks, it is usually a good idea to create specialized classes to handle them. The `TorchTensor` class below demonstrates how you can subclass `ir.Tensor` to handle PyTorch tensors: ```{eval-rst} .. exec_code:: import ctypes from typing import Any import torch from onnxscript import ir # Define utilities to convert PyTorch data types so users do not need to specify manually _TORCH_DTYPE_TO_ONNX: dict[torch.dtype, ir.DataType] = { torch.bfloat16: ir.DataType.BFLOAT16, torch.bool: ir.DataType.BOOL, torch.complex128: ir.DataType.COMPLEX128, torch.complex64: ir.DataType.COMPLEX64, torch.float16: ir.DataType.FLOAT16, torch.float32: ir.DataType.FLOAT, torch.float64: ir.DataType.DOUBLE, torch.float8_e4m3fn: ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, torch.float8_e4m3fnuz: ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, torch.float8_e5m2: ir.DataType.FLOAT8E5M2, torch.float8_e5m2fnuz: ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, torch.int16: ir.DataType.INT16, torch.int32: ir.DataType.INT32, torch.int64: ir.DataType.INT64, torch.int8: ir.DataType.INT8, torch.uint8: ir.DataType.UINT8, } def _torch_dtype_to_onnx_dtype(dtype: torch.dtype) -> ir.DataType: return _TORCH_DTYPE_TO_ONNX[dtype] class TorchTensor(ir.Tensor): def __init__(self, tensor: torch.Tensor): # Pass the tensor as the raw data to ir.Tensor's constructor super().__init__(tensor, dtype=_torch_dtype_to_onnx_dtype(tensor.dtype)) def __array__(self, dtype: Any = None) -> "np.ndarray": # numpy() calls __array__ in ir.Tensor if self.dtype == ir.DataType.BFLOAT16: return self.raw.view(torch.uint16).__array__(dtype) if self.dtype in { ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, ir.DataType.FLOAT8E5M2, ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ }: return self.raw.view(torch.uint8).__array__(dtype) return self.raw.__array__(dtype) def tobytes(self) -> bytes: # Implement tobytes to support native PyTorch types so we can use types like bloat16 # Reading from memory directly is also more efficient because # it avoids copying to a NumPy array tensor = self.raw.detach().cpu().contiguous() return bytes( (ctypes.c_ubyte * tensor.element_size() * tensor.numel()).from_address( tensor.data_ptr() ) ) # Test the implementation torch_tensor = torch.tensor([1,2,3], dtype=torch.bfloat16) tensor = TorchTensor(torch_tensor) print("tensor: ", tensor) print("numpy: ", tensor.numpy()) print("tobytes: ", tensor.tobytes()) # b'\x80?\x00@@@' print("nbytes: ", tensor.nbytes) # 6 ``` The `TorchTensor` class above implements `tobytes()` to produce the correct bytes representation for the tensor when it is serialized into an ONNX file / TensorProto. The class also implements the `__array__()` method to return the bit representation for types NumPy does not support. This way analysis passes can still perform computation on these values. ### Computation with different Frameworks Since `ir.Tensor` implements the `__array__` method and `__dlpack__` methods, its content can be shared with computation frameworks without copying. For example: ```{eval-rst} .. exec_code:: from onnxscript import ir # We can call numpy methods directly on ir.Tensor import numpy as np print(np.multiply(ir.Tensor(np.array([1, 2])), 42)) # array([42., 84.]) # We can transfer arrays to different frameworks import jax.numpy as jnp import jax import torch # Create ir.Tensor jax_array = jnp.array([10., 20.]) ir_tensor_jax = ir.Tensor(jax_array, dtype=ir.DataType.FLOAT) torch_tensor = torch.tensor([30., 40.]) ir_tensor_torch = ir.Tensor(torch_tensor, dtype=ir.DataType.FLOAT) # Use numpy for computation print(np.multiply(ir_tensor_jax, ir_tensor_torch)) # array([300., 800.], dtype=float32) # Use jax for computation by calling from_dlpack to transfer the tensor data without copying when the device is the same jax_array_from_ir = jax.dlpack.from_dlpack(ir_tensor_torch) print(jax_array_from_ir + jax_array) # [40. 60.] # Use PyTorch for computation torch_tensor_from_ir = torch.from_dlpack(ir_tensor_jax) print(torch_tensor_from_ir - torch_tensor) # tensor([-20., -20.]) # They can all be serialized into TensorProto proto = ir.serde.serialize_tensor(ir_tensor_jax) print(type(proto)) # print(proto) # The value is exactly the same as jax_array print(ir.serde.deserialize_tensor(proto).numpy()) # [10. 20.] ``` This is particularly useful if you are creating passes on the graph that requires doing computation on concrete values. You are free to use your favorite frameworks to create the passes. The transformed graph that contains newly created `ir.Tensor`s will be compatible with downstream passes even if they leverage other computation frameworks. microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/test/000077500000000000000000000000001475371071500202635ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/test/test_documentation_examples.py000066400000000000000000000042231475371071500264440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import os import subprocess import sys import unittest class TestDocumentationExample(unittest.TestCase): def do_test_folder(self, folder): sys.path.insert(0, folder) found = os.listdir(folder) tested = 0 for name in sorted(found): if os.path.splitext(name)[-1] != ".py": continue if __name__ == "__main__": print(f"run {name!r}") with self.subTest(folder=folder, name=name): cmds = [sys.executable, "-u", os.path.join(folder, name)] with subprocess.Popen( cmds, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) as p: res = p.communicate() _, err = res st = err.decode("ascii", errors="ignore") if len(st) > 0 and "Traceback" in st: raise RuntimeError( # pylint: disable=W0707 f"Example '{name}' (cmd: {cmds} - exec_prefix='{sys.exec_prefix}') " f"failed due to\n{st}" ) tested += 1 if tested == 0: raise RuntimeError(f"No example was tested in folder {folder}.") @unittest.skipIf( sys.platform != "linux", reason="No need to run the documentation on every OS." ) def test_documentation_examples(self): this = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) onxc = os.path.normpath(os.path.join(this, "..", "..")) pypath = os.environ.get("PYTHONPATH", None) sep = ";" if sys.platform == "win32" else ":" pypath = "" if pypath in (None, "") else (pypath + sep) pypath += onxc os.environ["PYTHONPATH"] = pypath def test(*relpath): self.do_test_folder(os.path.normpath(os.path.join(this, *relpath))) test("..", "..", "docs", "examples") test("..", "..", "docs", "tutorial", "examples") test("..", "..", "docs", "tutorial", "rewriter", "examples") if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/000077500000000000000000000000001475371071500211475ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/000077500000000000000000000000001475371071500227655ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/dropout.py000066400000000000000000000007601475371071500250360ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def Dropout(data, ratio, training_mode, seed: float): if training_mode: rand = op.RandomUniformLike(data, dtype=1, seed=seed) mask = rand >= ratio output = op.Where(mask, data, 0) / (1.0 - ratio) else: mask = op.ConstantOfShape(op.Shape(data), value=True) output = data return (output, mask) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/firstdim.py000066400000000000000000000003201475371071500251530ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def FirstDim(X): return op.Shape(X, start=0, end=1) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/forloop.py000066400000000000000000000004701475371071500250200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def sumprod(x, N): sum = op.Identity(x) prod = op.Identity(x) for _ in range(N): sum = sum + x prod = prod * x return sum, prod microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/forwhileloop.py000066400000000000000000000010641475371071500260510ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def sumprod_break(x, N): sum = op.Identity(x) prod = op.Identity(x) for _ in range(N): sum = sum + x prod = prod * x cond = op.ReduceSum(prod) > 1e7 # ONNX does not support break instruction. # onnxscript can only convert example if the break # instruction is placed at the end of the loop body. if cond: break return sum, prod microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/hardmax_end_to_end.py000066400000000000000000000035061475371071500271450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import onnx # We use ONNX opset 15 to define the function below. from onnxscript import FLOAT, script from onnxscript import opset15 as op # We use the script decorator to indicate that # this is meant to be translated to ONNX. @script() def onnx_hardmax(X, axis: int): """Hardmax is similar to ArgMax, with the result being encoded OneHot style.""" # The type annotation on X indicates that it is a float tensor of # unknown rank. The type annotation on axis indicates that it will # be treated as an int attribute in ONNX. # # Invoke ONNX opset 15 op ArgMax. # Use unnamed arguments for ONNX input parameters, and named # arguments for ONNX attribute parameters. argmax = op.ArgMax(X, axis=axis, keepdims=False) xshape = op.Shape(X, start=axis) # use the Constant operator to create constant tensors zero = op.Constant(value_ints=[0]) depth = op.GatherElements(xshape, zero) empty_shape = op.Constant(value_ints=[0]) depth = op.Reshape(depth, empty_shape) values = op.Constant(value_ints=[0, 1]) cast_values = op.CastLike(values, X) return op.OneHot(argmax, depth, cast_values, axis=axis) # We use the script decorator to indicate that # this is meant to be translated to ONNX. @script() def sample_model(X: FLOAT[64, 128], Wt: FLOAT[128, 10], Bias: FLOAT[10]) -> FLOAT[64, 10]: matmul = op.MatMul(X, Wt) + Bias return onnx_hardmax(matmul, axis=1) # onnx_model is an in-memory ModelProto onnx_model = sample_model.to_model_proto() # Save the ONNX model at a given path onnx.save(onnx_model, "sample_model.onnx") # Check the model try: onnx.checker.check_model(onnx_model) except onnx.checker.ValidationError as e: print(f"The model is invalid: {e}") else: print("The model is valid!") microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/leaky_relu.py000066400000000000000000000003431475371071500254730ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def LeakyRelu(X, alpha: float): return op.Where(X < 0.0, alpha * X, X) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/leaky_relu_attr_promoted.py000066400000000000000000000004321475371071500304350ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def LeakyRelu(X, alpha: float): alpha_value = op.Constant(value_float=alpha) return op.Where(X < 0.0, alpha_value * X, X) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/omitted_input.py000066400000000000000000000006431475371071500262260ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def omitted_input(x): # The following two statements are equivalent: y1 = op.Clip(x) y2 = op.Clip(x, None, None) # The following example shows an omitted optional input, followed by another input y3 = op.Clip(x, None, 1.0) return y1 + y2 + y3 microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/outerscope_redef_error.py000066400000000000000000000010621475371071500301040ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import graph, script from onnxscript import opset15 as op try: @script() def CumulativeSum(X): g = op.Constant(value=0) @graph() def Sum(sum_in, next): sum_out = sum_in + next + g return sum_out, sum_out g = op.Constant(value=1) _all_sum, cumulative_sum = op.Scan(0, X, body=Sum, num_scan_inputs=1) return cumulative_sum except Exception as e: assert "Outer scope variable" in str(e) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/scanloop.py000066400000000000000000000006021475371071500251530ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import graph, script from onnxscript import opset15 as op @script() def CumulativeSum(X): @graph() def Sum(sum_in, next): sum_out = sum_in + next return sum_out, sum_out _all_sum, cumulative_sum = op.Scan(0, X, body=Sum, num_scan_inputs=1) return cumulative_sum microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/softplus.py000066400000000000000000000005541475371071500252220ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # We use ONNX opset 15 to define the function below. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script # We use the script decorator to indicate that the following function is meant # to be translated to ONNX. @script() def Softplus(X): return op.Log(op.Exp(X) + 1.0) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/tensor_attr.py000066400000000000000000000005051475371071500257030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto, helper from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def tensor_attr(x): c = op.Constant(value=helper.make_tensor("scalar_half", TensorProto.FLOAT, (), [0.5])) return op.Mul(c, x) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/tensor_attr2.py000066400000000000000000000010641475371071500257660ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto, helper from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script script_const = helper.make_tensor("scalar_half", TensorProto.FLOAT, (), [0.5]) @script() def tensor_attr(x): c = op.Constant(value=script_const) return c * x # The following assignment has no effect on the ONNX FunctionProto # generated from tensor_attr: script_const = helper.make_tensor("scalar_one", TensorProto.FLOAT, (), [1.0]) fp = tensor_attr.to_function_proto() microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/tensor_attr_short.py000066400000000000000000000003061475371071500271210ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def tensor_attr(x): return op.Mul(0.5, x) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/examples/whileloop.py000066400000000000000000000010621475371071500253400ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import opset15 as op from onnxscript import script @script() def sumprod(x, N): sum = op.Identity(x) prod = op.Identity(x) cond = op.Constant(value=make_tensor("true", TensorProto.BOOL, [1], [1])) i = op.Constant(value=make_tensor("i", TensorProto.INT64, [1], [0])) while cond: sum = sum + x prod = prod * x i = i + 1 cond = i < 10 return sum, prod microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/index.md000066400000000000000000000261271475371071500226100ustar00rootroot00000000000000--- myst: substitutions: onnxscript: '*ONNX Script*' --- # Tutorial ## Welcome to ONNX Script Tutorials For extended tutorials on how to use the **Optimizer** and **Rewriter** tools, refer to the relevant sub-sections within the Tutorial section. - - In this tutorial, we illustrate the features supported by {{ onnxscript }} using examples. ## Basic Features The example below shows a definition of `Softplus` as an {{ onnxscript }} function. ```{literalinclude} examples/softplus.py ``` In the above example, expressions such as `op.Log(...)` and `op.Exp(...)` represent a call to an ONNX operator (and is translated into an ONNX *NodeProto*). Here, `op` serves to identify the *opset* containing the called operator. In this example, we are using the standard ONNX opset version 15 (as identified by the import statement `from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op`). Operators such as `+` are supported as syntactic shorthand and are mapped to a corresponding standard ONNX operator (such as `Add`) in an appropriate opset. In the above example, the use of `op` indicates opset 15 is to be used. If the example does not make use of an opset explicitly in this fashion, it must be specified via the parameter `default_opset` to the `@script()` invocation. Similarly, constant literals such as `1.0` are allowed as syntactic shorthand (in contexts such as in the above example) and are implicitly promoted into an ONNX tensor constant. ## Omitting optional inputs Some of the input arguments of ONNX ops are *optional*: for example, the *min* and *max* inputs of the `Clip` operator. The value `None` can be used to indicate an omitted optional input, as shown below, or it can be simply omitted in the case of trailing inputs: ```{literalinclude} examples/omitted_input.py ``` ## Specifying attribute-parameter values The example below illustrates how to specify attribute-values in a call. In this example, we call the ONNX operator `Shape` and specify the attribute values for the attributes `start` and `end`. ```{literalinclude} examples/firstdim.py ``` In the translation of a call to an ONNX operator, the translator makes use of the `OpSchema` specification of the operator to map the actual parameters to appropriate input parameters and attribute parameters. Since the ONNX specification does not indicate any ordering for attribute parameters, it is recommended that attribute parameters be specified using keyword arguments (aka named arguments). If the translator does not have an opschema for the called op, it uses the following strategy to map the actual parameters to appropriate input parameters and attribute parameters: Keyword arguments of Python are translated into attribute parameters (of ONNX), while positional arguments are translated into normal value-parameters. Thus, in the above example, `X` is treated as a normal value-parameter for this particular call, while `start` and `end` are treated as attribute-parameters (when an opschema is unavailable). ## Specifying tensor constants Tensor constants can be created using the ONNX utility `make_tensor` and these can be used as attribute values, as shown below. Further, they can be promoted to be used as tensor values using the ONNX `Constant` op, also as shown below. ```{literalinclude} examples/tensor_attr.py ``` The code shown above, while verbose, allows the users to explicitly specify what they want. The converter, as a convenience, allows users to use numeric constants, as in the example below, which is translated into the same ONNX representation as the one above. ```{literalinclude} examples/tensor_attr_short.py ``` The direct usage of literals can be used to create scalars or one-dimensional tensors of type `FLOAT` or `INT64` or `STRING`, as shown in the table below. | Python source | Generated ONNX constant | | -------------- | ---------------------------------------- | | `0` | Scalar value `0` of type `INT64` | | `0.0` | Scalar value `0.0` of type `FLOAT` | | `"x"` | Scalar value `"x"` of type `STRING` | | `[0, 1]` | One dimensional tensor of type `INT64` | | `[0.0, 1.0]` | One dimensional tensor of type `FLOAT` | | `["x", "y"]` | One dimensional tensor of type `STRING` | However, if the user wants to use tensor constants of other types or other rank, they need to do so more explicitly (as in the previous example). ## Semantics: Script Constants Attributes in ONNX are required to be constant values. In {{ onnxscript }}, the expression specified as an attribute is evaluated at script-time (when the script decorator is evaluated) in the context in which the script function is defined. The resulting python value is translated into an ONNX attribute, as long as it has a valid type. This has several significant semantic implications. First, it allows the use of arbitrary python code in a context where an attribute-value is expected. However, the python code must be evaluatable using the global context in which the script-function is defined. For example, computation using the parameters of the function itself (even if they are attribute-parameters) is not permitted. {{ onnxscript }} assumes that such python-code represents constants. If the values of the variables used in the expression are subsequently modified, this modification has no effect on the attribute-value or the ONNX function/model created. This may potentially cause the behavior of eager-mode execution to be inconsistent with the ONNX construct generated. Thus, the example shown above is equivalent to the following: ```{literalinclude} examples/tensor_attr2.py ``` ## Specifying formal attribute parameters of functions The (formal) input parameters of Python functions are treated by the converter as representing either attribute-parameters or input value parameters (of the generated ONNX function). However, the converter needs to know for each parameter whether it represents an attribute or input. The converter uses the type annotation on the formal input parameters to make this distinction. Thus, in the example below, `alpha` is treated as an attribute parameter (because of its `float` type annotation). ```{literalinclude} examples/leaky_relu.py ``` The (ONNX) types of attributes supported and their corresponding (Python) type annotations are shown in the table below. Other types of ONNX attributes are not yet supported. | ONNX Type | Python Type Annotation | | ---------------------- | ---------------------- | | AttributeProto.FLOAT | float | | AttributeProto.INT | int, bool | | AttributeProto.STRING | str | | AttributeProto.FLOATS | Sequence\[float\] | | AttributeProto.INTS | Sequence\[int\] | | AttributeProto.STRINGS | Sequence\[str\] | ## Automatic promotion of attribute-parameters to values As illustrated in the above example, when an attribute-parameter is used in a context requiring a value-parameter, the converter will automatically convert the attribute into a tensor-value. Specifically, in the sub-expression `alpha * X`, the attribute parameter `alpha` is used as a value-parameter of the call to the `Mul` op (denoted by the `*`) and is automatically converted. Thus, ```{literalinclude} examples/leaky_relu.py ``` is expanded to the following: ```{literalinclude} examples/leaky_relu_attr_promoted.py ``` ## Automatic casts for constant values The converter also automatically introduces casts (via the ONNX `CastLike` op) when constants are used in a context where they are constrained to be of the same type as some other (non-constant) operand. For example, the expression `2 * X` is expanded to `op.CastLike(2, X) * X`, which allows the same code to work for different types of `X`. ## Indexing and Slicing {{onnxscript}} supports the use of Python's indexing and slicing operations on tensors, which are translated into ONNX's `Slice` and `Gather` operations. The semantics of this operation is similar to that of Numpy's. In the expression `e[i_1, i_2, ..., i_n]`, `n` is either the rank of the input tensor or any value less than that. Each index-value `i_j` may be a scalar value (a tensor of rank zero) or a higher-dimensional tensor or a slice-expression of the form `start:end:step`. Semantically, a slice-expression `start:end:step` is equivalent to a 1-dimensional tensor containing the corresponding sequence of values. However, the translator maps indexing using slice-expressions to ONNX's `Slice` operation which may be more efficient than the corresponding `Gather` operation. The more general case (where `i_j` is an arbitrary tensor) is translated using the `Gather` operation. Note: The current implementation does not yet support the use of arbitrary tensors in the index-expressions. It does not support the use of ellipsis or newaxis in the index. ## Control-Flow The support for control-flow constructs in {{ onnxscript }} is limited by requirements of ONNX control-flow ops. ### Conditional statements The function definition below illustrates the use of conditionals. ```{literalinclude} examples/dropout.py ``` The use of conditional statements requires that any variable that is *used* in the code has a *definition* of the same variable along all possible paths to the use. ### Loops ONNX implements a loop operator doing a fixed number of iterations and/or a loop breaking if a condition is not true anymore. First example below illustrates the use of the most simple case: a fixed number of iterations. ```{literalinclude} examples/forloop.py ``` Second example shows a loop breaking if a condition is not true any more. ```{literalinclude} examples/whileloop.py ``` Third example mixes both types of loops. ```{literalinclude} examples/forwhileloop.py ``` ## Encoding Higher-Order Ops: Scan ONNX allows graph-valued attributes. This is the mechanism used to define (quasi) higher-order ops, such as *If*, *Loop*, *Scan*, and *SequenceMap*. While we use Python control-flow to encode *If* and *Loop*, {{ onnxscript }} supports the use of nested Python functions to represent graph-valued attributes, as shown in the example below: ```{literalinclude} examples/scanloop.py ``` In this case, the function-definition of *Sum* is converted into a graph and used as the attribute-value when invoking the *Scan* op. Function definitions used as graph-attributes must satisfy some constraints. They cannot update outer-scope variables, but may reference them. (Specifically, the functions cannot use *global* or *nonlocal* declarations.) They are also restricted from using local-variables with the same name as outer-scope variables (no shadowing). There is also an interaction between SSA-renaming and the use of outer-scope variables inside a function-definition. The following code is invalid, since the function *CumulativeSum* references the global *g*, which is updated in between the function-definition and function-use. Note that, from an ONNX perspective, the two assignments to *g* represent two distinct tensors *g1* and *g2*. ```{literalinclude} examples/outerscope_redef_error.py ``` ```{toctree} :maxdepth: 1 optimizer/index rewriter/index ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/optimizer/000077500000000000000000000000001475371071500231715ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/optimizer/index.md000066400000000000000000000000611475371071500246170ustar00rootroot00000000000000# Optimizer Tutorials ```{toctree} optimize ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/optimizer/optimize.md000066400000000000000000000042051475371071500253540ustar00rootroot00000000000000# Optimizing a Model using the Optimizer ## Introduction The ONNX Script `Optimizer` tool provides the user with the functionality to optimize an ONNX model by performing optimizations and clean-ups such as constant folding, dead code elimination, etc. ## Usage In order to utilize the optimizer tool, ```python import onnxscript onnxscript.optimizer.optimize(model) ``` ### optimize API The `onnxscript.optimizer.optimize` call takes in several optional parameters that allows the caller to further fine-tune the process of optimization. ```{eval-rst} .. autofunction:: onnxscript.optimizer.optimize :noindex: ``` ## Description of optimizations applied by `onnxscript.optimizer.optimize` :::{table} :widths: auto :align: center | Optimization 'onnxscript.optimizer.` + .. | Description | | - | - | | **Constant folding**
    `constant_folding.fold_constants` | Applies constant folding optimization to the model. | | **Constant propagation**
    `constant_folding.fold_constants` | Applies constant propagation optimization to the model. Applied as part of the constant folding optimization. | | **Sequence simplification**
    `constant_folding.fold_constants` | Simplifies Sequence based ops (SequenceConstruct, ConcatFromSequence) present in the model. Applied as part of the constant folding optimization. | | **Remove unused nodes**
    `remove_unused.remove_unused_nodes` | Removes unused nodes from the model. | | **Remove unused functions**
    `remove_unused_function.remove_unused_functions` | Removes unused function protos from the model. | | **Inline functions with unused outputs**
    `simple_function_folding.inline_functions_with_unused_outputs` | Inlines function nodes that have unused outputs. | | **Inline simple functions**
    `simple_function_folding.inline_simple_functions` | Inlines simple functions based on a node count threshold. | ::: ## List of pattern rewrite rules applied by `onnxscript.optimizer.optimize` ```{eval-rst} .. autosummary:: :nosignatures: onnxscript.rewriter.broadcast_to_matmul onnxscript.rewriter.cast_constant_of_shape onnxscript.rewriter.gemm_to_matmul_add onnxscript.rewriter.no_op ``` microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/000077500000000000000000000000001475371071500230125ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/examples/000077500000000000000000000000001475371071500246305ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/examples/allow_other_attributes.py000066400000000000000000000031451475371071500317720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Onnx Pattern Rewriting with attributes This script shows how to define a rewriting rule based on patterns that are dependent on the attributes of the nodes. """ import onnx import onnxscript from onnxscript import FLOAT, opset18, script from onnxscript.rewriter import pattern @script() def original_model(A: FLOAT[2, 2], B: FLOAT[2, 2]) -> FLOAT[2, 2]: add = opset18.Add(A, B) result = opset18.Dropout(add, training_mode=False) return result _model = original_model.to_model_proto() onnx.checker.check_model(_model) #################################### # The target pattern # ===================== def add_pattern(op, input): return op.Dropout(input, training_mode=False, _allow_other_attributes=True) #################################### # The replacement pattern # ===================== def add_replacement(op, input, **_): return op.Identity(input) #################################### # Create Rewrite Rule and Apply to Model # ===================== def apply_rewrite(model): # Create rewrite rules add_rule = pattern.RewriteRule( add_pattern, # target pattern add_replacement, # replacement pattern ) # Create a Rewrite Rule Set rewrite_rule_set = pattern.RewriteRuleSet([add_rule]) # Apply rewrite while passing match_condition model_with_rewrite = onnxscript.rewriter.rewrite( model, pattern_rewrite_rules=rewrite_rule_set, ) return model_with_rewrite _model_with_rewrite = apply_rewrite(_model) onnx.checker.check_model(_model_with_rewrite) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/examples/broadcast_matmul.py000066400000000000000000000166041475371071500305320ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Onnx Pattern Rewriting with match condition parameter. This script shows how to define a rewriting rule based on patterns while utilizing the match condition parameter. First we write a dummy model with a several Reshape nodes and a Matmul node =================== """ import logging import onnx import onnxscript from onnxscript import FLOAT, ir, opset18, script from onnxscript.rewriter import pattern logger = logging.getLogger(__name__) @script() def original_model(A: FLOAT[1, 4, 512, 512], B: FLOAT[1, 4, 512, 64]) -> FLOAT[1, 4, 512, 64]: # NOTE: Modified from `value_ints` to `value` shape_a = opset18.Constant(value=[4, 512, 512]) reshape_a = opset18.Reshape(A, shape_a) shape_b = opset18.Constant(value=[4, 512, 64]) reshape_b = opset18.Reshape(B, shape_b) matmul = opset18.MatMul(reshape_a, reshape_b) shape_c = opset18.Constant(value=[1, 4, 512, 64]) result = opset18.Reshape(matmul, shape_c) return result _model = original_model.to_model_proto() onnx.checker.check_model(_model) #################################### # The target pattern # ===================== def two_reshapes_matmul_reshape_pattern(op, input_a, input_b, shape_a, shape_b, shape_c): reshape_a = op.Reshape(input_a, shape_a) reshape_b = op.Reshape(input_b, shape_b) matmul = op.MatMul(reshape_a, reshape_b) return op.Reshape(matmul, shape_c) #################################### # The replacement pattern # ===================== def matmul_pattern(op, input_a: ir.Value, input_b: ir.Value, **_): return op.MatMul(input_a, input_b) #################################### # Write condition to check if we need to replace the pattern # ===================== def check_if_not_need_reshape( context, input_a: ir.Value, input_b: ir.Value, shape_c: ir.Value, **_ ) -> bool: """Condition to check if we need to replace the pattern. If matmul broadcasting is enough, then we don't need the reshapes. To validate this, we need to check the following: 1. Input shapes check: input_a and input_b should be broadcastable 2. Output shape check: shape_c should be the same as the output shape from the matmul(input_a, input_b) If the above are true, then we don't need the reshapes. Returns: True if we need to replace the pattern, False otherwise. """ del context # Reserved for future extensions input_a_shape = input_a.shape input_b_shape = input_b.shape shape_c_tensor = shape_c.const_value if shape_c_tensor is None: logger.info("The value 'shape_c' is not statically known.") return False if len(shape_c_tensor.shape) != 1: logger.info( "Unexpected final shape. The shape of 'shape' value is %s", shape_c_tensor.shape, ) return False # NOTE: When there is a subset match with a pattern. The MatchResult won't have the shape # information. So, we need to check if the shape is None and return False. if input_a_shape is None or input_b_shape is None: logger.info("Shape information is not available for the inputs and outputs.") return False input_a_shape = input_a_shape.numpy() input_b_shape = input_b_shape.numpy() shape_c = shape_c_tensor.numpy().tolist() a_rank = len(input_a_shape) b_rank = len(input_b_shape) # TODO(justinchuby): Check shape size # 1. Check if input shapes are broadcastable # 1.a. If the first input is 1-D, check whether # the dim matches the last second dim of the second input. mimic_matmul_broadcast_behavior = False if a_rank < 2: if b_rank < 2: logger.info("Optimization of dot product is not supported yet.") return False if input_a_shape[-1] != input_b_shape[-2]: logger.info("Original shape is not MatMul compatible.") return False else: input_a_shape = [1, *input_a_shape] a_rank = len(input_a_shape) mimic_matmul_broadcast_behavior = True # 1.b. If the second input is 1-D, check whether # the dim matches the last dim of the first input. if b_rank < 2: if input_b_shape[-1] != input_a_shape[-1]: logger.info("Original shape is not MatMul compatible.") return False else: input_b_shape = [*input_b_shape, 1] b_rank = len(input_b_shape) mimic_matmul_broadcast_behavior = True # 1.c. If both inputs are at least 2-D, check whether # the last dimension of the first input matches the second # last dimension of the second input, and shape[:-2] are # broadcastable. input_a_shape_except_second_last_dim = [*input_a_shape[:-2], *[input_a_shape[-1]]] input_b_shape_except_last_dim = input_b_shape[:-1] broadcast_matmul_output_shape = [input_a_shape[-2], input_b_shape[-1]] for idx, (dim_from_a, dim_from_b) in enumerate( zip( reversed(input_a_shape_except_second_last_dim), reversed(input_b_shape_except_last_dim), ) ): if dim_from_a not in {1, dim_from_b}: logger.info("Original shape is not broadcastable.") return False elif idx > 0: broadcast_matmul_output_shape = [ max(dim_from_a, dim_from_b), *broadcast_matmul_output_shape, ] # 2. Check if output shape is the same as the output shape from the matmul(input_a, input_b) # Prepend the broadcast_matmul_output_shape with the longer shape of input if a_rank > b_rank: longer_shape = input_a_shape shorter_shape = input_b_shape else: longer_shape = input_b_shape shorter_shape = input_a_shape broadcast_matmul_output_shape = [ *longer_shape[: -len(shorter_shape)], *broadcast_matmul_output_shape, ] if mimic_matmul_broadcast_behavior and b_rank == 2 and input_b_shape[-1] == 1: # If input_b is expanded to 2-D, then we need to remove the last dimension broadcast_matmul_output_shape = broadcast_matmul_output_shape[:-1] if mimic_matmul_broadcast_behavior and a_rank == 2 and input_a_shape[0] == 1: # If input_a is expanded to 2-D, then we need to remove the first dimension # of input_a, which would be the -2nd dimension of the output shape. broadcast_matmul_output_shape.pop(-2) if shape_c != broadcast_matmul_output_shape: logger.info( "Final output shape is not the same. Expected %s vs actual %s", shape_c, broadcast_matmul_output_shape, ) return False return True #################################### # Create Rewrite Rule and Apply to Model # ===================== def apply_rewrite(model): # Create rewrite rules two_reshapes_matmul_reshape_rule = pattern.RewriteRule( two_reshapes_matmul_reshape_pattern, # target pattern matmul_pattern, # replacement pattern check_if_not_need_reshape, # match_condition function ) # Create a Rewrite Rule Set rewrite_rule_set = pattern.RewriteRuleSet([two_reshapes_matmul_reshape_rule]) # Apply rewrite while passing match_condition model_with_rewrite = onnxscript.rewriter.rewrite( model, pattern_rewrite_rules=rewrite_rule_set, ) return model_with_rewrite _model_with_rewrite = apply_rewrite(_model) onnx.checker.check_model(_model_with_rewrite) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/examples/erfgelu.py000066400000000000000000000107121475371071500266340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Onnx Pattern Rewriting. This script shows how to define a rewriting rule based on patterns. First a dummy model with a GELU activation =================== """ import math import onnx import onnxscript from onnxscript import FLOAT, ir, opset18, script from onnxscript.rewriter import pattern @script() def original_model(X: FLOAT[64, 128], Y: FLOAT[64, 128]) -> FLOAT[64, 128]: input_add = opset18.Add(X, Y) sqrt2 = opset18.Constant(value_float=math.sqrt(2)) erf = opset18.Erf(input_add / sqrt2) add_const = opset18.Constant(value_float=1.0) plus_one = erf + add_const mul1 = input_add * plus_one mul_const = opset18.Constant(value_float=0.5) result = mul_const * mul1 return result _model = original_model.to_model_proto() onnx.checker.check_model(_model) #################################### # Model demonstrating multiple patterns and variations of GELU activation # ===================== @script() def commute_model(X: FLOAT[64, 128], Y: FLOAT[64, 128]) -> FLOAT[64, 128]: # Create first GELU variant sqrt2_v1 = opset18.Constant(value_float=math.sqrt(2)) erf_v1 = opset18.Erf(X / sqrt2_v1) add_const_v1 = opset18.Constant(value_float=1.0) plus_one_v1 = erf_v1 + add_const_v1 mul1_v1 = X * plus_one_v1 mul_const_v1 = opset18.Constant(value_float=0.5) gelu1 = mul_const_v1 * mul1_v1 # Create second GELU variant sqrt2_v2 = opset18.Constant(value_float=math.sqrt(2)) erf_v2 = opset18.Erf(Y / sqrt2_v2) add_const_v2 = opset18.Constant(value_float=1.0) plus_one_v2 = erf_v2 + add_const_v2 mul1_v2 = Y * plus_one_v2 mul_const_v2 = opset18.Constant(value_float=0.5) gelu2 = mul1_v2 * mul_const_v2 # Add both GELU functions result = opset18.Add(gelu1, gelu2) return result commute_model = commute_model.to_model_proto() onnx.checker.check_model(commute_model) #################################### # The target pattern # ===================== def erf_gelu_pattern(op, x): return 0.5 * (x * (op.Erf(x / math.sqrt(2)) + 1.0)) def erf_gelu_pattern_2(op, x): return (x * (op.Erf(x / math.sqrt(2)) + 1.0)) * 0.5 #################################### # The replacement pattern # ===================== def gelu(op, x: ir.Value): return op.Gelu(x, _domain="com.microsoft") #################################### # Create Rewrite Rule and Apply to Model # ===================== def apply_rewrite(model): rule = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern, # Target Pattern gelu, # Replacement ) model_with_rewrite_applied = onnxscript.rewriter.rewrite( model, pattern_rewrite_rules=[rule], ) return model_with_rewrite_applied def apply_rewrite_with_ruleset(model): # Create multiple rules rule1 = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern, # Target Pattern gelu, # Replacement ) rule2 = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern_2, # Target Pattern gelu, # Replacement ) # Create a Rewrite Rule Set with multiple rules. rewrite_rule_set = pattern.RewriteRuleSet([rule1, rule2]) # Apply rewrites model_with_rewrite_applied = onnxscript.rewriter.rewrite( model, pattern_rewrite_rules=rewrite_rule_set, # pattern_rewrite_rules=[rule1, rule2], # Alternative method of passing multiple rules ) return model_with_rewrite_applied def apply_rewrite_with_commute(model): rule = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern, # Target Pattern gelu, # Replacement ) # Create a Rewrite Rule Set with commute=True rewrite_rule_set = pattern.RewriteRuleSet([rule], commute=True) # Apply rewrites model_with_rewrite_applied = onnxscript.rewriter.rewrite( model, pattern_rewrite_rules=rewrite_rule_set, ) return model_with_rewrite_applied # Rewrite-Simple model_with_rewrite = apply_rewrite(_model) onnx.checker.check_model(model_with_rewrite) # Rewrite-Single-Patterns # Incorrect number of rewrites model_with_single_rewrite_ruleset = apply_rewrite(commute_model) onnx.checker.check_model(model_with_single_rewrite_ruleset) # Rewrite-Multiple-Patterns-RuleSet model_with_rewrite_ruleset = apply_rewrite_with_ruleset(commute_model) onnx.checker.check_model(model_with_rewrite_ruleset) # Rewrite-Multiple-Patterns-Commute model_with_rewrite_commute = apply_rewrite_with_commute(commute_model) onnx.checker.check_model(model_with_rewrite_commute) microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/examples/img/000077500000000000000000000000001475371071500254045ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/tutorial/rewriter/examples/img/broadcast_01.png000066400000000000000000000377731475371071500303750ustar00rootroot00000000000000‰PNG  IHDR¨ųÔ`Ē’sRGBŽÎégAMAą üa pHYsÃÃĮo¨d?IDATx^íŨ ˜åĮņ˙¨ ˆĘĄPŽå# KP"CĸáČ0+&2^ ›Í*q4 Ī*āF2xLĖ.+&;ƒQL"ēŅ„AQŠŠB8t&ā¨ęlũß~Ģ§ģ§gē{ĻģįížīįyŠéĒęŖēëíúÕ{T“Sås’ũ €S(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“(€“rĒ<ö6˛ÔņãĮeũúõ˛eËŲēuĢTVVÚ5õ)įŸžôęÕËL}úôąK‘mŪ˙}Sf´ė|đÁviĩDËNÛļmƒåfĐ AŌŧysģ¨‰€Ęr¯ŊöšĖ;WöėŲcæĪ;ī<9įœsĖíúŌ"ŗ}ûv9r䈙ŋöÚkeōäÉrōÉ'›ydž/ŋüRæĖ™#Ī>ûŦ™?ũôĶĨgĪž’““cæëëã?–?üĐÜîÜšŗLš4I.ŊôR3D" ˛˜`/^,=zôŸūô§æĶ˛eKģļáöîŨ+/Ŋô’<ķĖ3ŌĩkWųŲĪ~&ßüæ7íZdĒ7ŪxC~ųË_ĘŽ]ģäē뮓QŖFI§Nėچ;|ø°9ÁyėąĮL­lėØąæˆD@eŠ§Ÿ~ZfĪž-×\sØĨŠņ×ŋūU}ôQSŗŌ3njR™KkNZ#֚Ō­ˇŪ*ßøÆ7ėšÔxüņĮeɒ%2eĘšūúëíR 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user. ## Usage There are three main components needed when rewriting patterns in the graph: 1. `target_pattern` : Original pattern to match against. This pattern is written as a function using ONNXScript-like operators. 2. `replacement_pattern` : Pattern to replace the original pattern with. This pattern is also written as a function using ONNXScript-like operators. 3. `match_condition` (optional) : Pattern rewrite will occur only if the match condition is satisfied. (heading-target-simple)= ## A Simple Example An simple example demonstrating the usage of this functionality using the `GELU` activation function: `GELU` activation function can be computed using a Gauss Error Function using the given formula: ```{math} \text{GELU} = x\Phi(x) = x \cdot \frac{1}{2} [1 + \text{erf}(x / \sqrt{2})] ``` We will show how we can find a subgraph matching this computation and replace it by a call to the function. Firstly, include all the rewriter relevant imports. ```python from onnxscript.rewriter import pattern from onnxscript import ir ``` Then create a target pattern that needs to be replaced using onnxscript operators. ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: erf_gelu_pattern ``` After this, create a replacement pattern that consists of the GELU onnxscript operator. ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: gelu ``` :::{note} :name: type annotate ir.Value The inputs to the replacement pattern are of type `ir.Value`. For detailed usage of `ir.Value` refer to the {py:class}`ir.Value ` class. ::: For this example, we do not require a `match_condition` so that option is skipped for now. Then the rewrite rule is created using the `RewriteRule` function. ```python rule = pattern.RewriteRule( erf_gelu_pattern, # Target Pattern gelu, # Replacement Pattern ) ``` Now that the rewrite rule has been created, the next step is to apply these pattern-based rewrite rules. The `rewriter.rewrite` call consists of three main components: 1. `model` : The original model on which the pattern rewrite rules are to be applied. This is of type `onnx.ModelProto`. 2. `function_rewrite_rules` : `(Optional)` This parameter is used to pass rewrite rules based on function names. Steps on how to use this parameter will be covered in a different tutorial. This parameter is of type `Sequence[type[FunctionRewriteRule]]` 3. `pattern_rewrite_rules` : `(Optional)` This parameter is used to pass rewrite rules based on a provided replacement pattern. For the purpose of this tutorial, we will be using only this parameter in conjunction with `model`. This parameter is of either one of these types: - `Sequence[PatternRewriteRule]` - `RewriteRuleSet` :::{note} :name: pattern_rewrite_rules input formatting `pattern_rewrite_rules` takes a sequence of `PatternRewriteRule` types or a RewriteRuleSet which is also essentially a rule set created using a sequence of `PatternRewriteRule` types, so if only a singular rewrite rule is to be passed, it needs to passed as part of a sequence. For steps on how to create and use Rule-sets, refer to the example in the section [Creating a rule-set with different patterns](#heading-target-commute-ruleset). ::: The snippet below below demonstrates how to use the `rewriter.rewrite` call for the rewrite rule created above: ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: apply_rewrite ``` The graph (on the left) consists of the target pattern before the rewrite rule is applied. Once the rewrite rule is applied, the graph (on the right) shows that the target pattern has been successfully replaced by a GELU node as intended. ![target_pattern](examples/img/erfgelu_01.png) ![replacement_pattern](examples/img/erfgelu_02.png) ## Specifying attributes in the pattern This section demonstrates the use of attribute values in pattern-based rewriting. First, write a target pattern and replacement pattern in a similar way to the previous examples. The example pattern below will match successfully only against Dropout nodes with the attribute value `training_mode` set to `False`. The `_allow_other_attributes` option allows the pattern to match nodes that have additional attributes not specified in the pattern. If it is set to `False`, then the node must have only the specified attribute values, and no other attributes, for a successful match. The default value for this option is `True`. ```{literalinclude} examples/allow_other_attributes.py :pyobject: add_pattern ``` ```{literalinclude} examples/allow_other_attributes.py :pyobject: add_replacement ``` ```{literalinclude} examples/allow_other_attributes.py :pyobject: apply_rewrite ``` (heading-target-commute)= ## Utilizing `commute` parameter for pattern-matching Extending the previous [simple example](heading-target-simple), assumming a scenario where we have a graph with the following structure. ![commute](examples/img/erfgelu_03_commute.png){align=center width=500px} In this graph, there exist two node pattern that constitute a `GELU` op. However, there is a subtle difference between the two. Focusing on the parent `Mul` nodes in either patterns, the order of the input values being multiplied is switched. ![gelu_pattern_1](examples/img/erfgelu_04_commute.png){width=330px align=left} ![gelu_pattern_2](examples/img/erfgelu_05_commute.png){width=330px align=center} If we utilize the same `target_pattern` created for the earlier [simple example](heading-target-simple) (shown below), only one of two `GELU` pattern will be matched. ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: erf_gelu_pattern ``` ```{image} examples/img/erfgelu_06_commute.png :alt: The resulting graph after matching. :width: 400px :align: center ``` Only one of the patterns has been successfully matched and replaced by a `GELU` node. In order to rewrite both the existing patterns in the graph, there are two methods. (heading-target-commute-ruleset)= ### 1. Creating a rule-set with different patterns. This method requires creating two separate rules and packing them into either a sequence of `PatternRewriteRule`s or a `RewriteRuleSet`. Creating a `RewriteRuleSet` is the preferable option but either can be used. In order to create a `RewriteRuleSet` with multiple rules `rule1` and `rule2` for example: ```python from onnxscript.rewriter import pattern rewrite_rule_set = pattern.RewriteRuleSet(rules=[rule1, rule2]) ``` In order to apply this method to the example above, first create the two separate target patterns as follows: ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: erf_gelu_pattern ``` ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: erf_gelu_pattern_2 ``` Then, create two separate `PatternRewriteRule`s, one for each target pattern. Pack these rules into a `RewriteRuleSet` object and apply rewrites by passing the created `RewriteRuleSet` for the `pattern_rewrite_rules` parameter. ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: apply_rewrite_with_ruleset ``` ### 2. Using the `commute` parameter while creating a rule. Creating multiple target patterns for similar patterns can be tedious. In order to avoid this, the `commute` parameter can be utilized while creating the `RewriteRuleSet`. Simply set `commute=True` in order to avoid creating multiple target pattern for cases where patterns are different due to commutativity. Multiple rules with the different patterns emerging due to satisfying the commutativity property are automatically packed into a `RewriteRuleSet` object. Then apply rewrites by passing the created `RewriteRuleSet` for the `pattern_rewrite_rules` parameter. ```{literalinclude} examples/erfgelu.py :pyobject: apply_rewrite_with_commute ``` For the both of the aforementioned methods, the final graph with both rewrites applied should look as follows: ![commute](examples/img/erfgelu_07_commute.png){align=center width=300px} ## Using the `match_condition` parameter for pattern-matching This section talks about how to utilize the `match_condition` parameter. The `match_condition` parameter checks if the pattern matches the target pattern with certain constraints in consideration. Let us consider a model which consists of the following pattern. ![target_pattern](examples/img/broadcast_01.png){align=center} Based on the [ONNX Matmul spec](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md#MatMul), onnx `Matmul` behaves like `numpy.matmul` and also follows numpy broadcasting. So in this particular pattern if matmul broadcasting is enough, then we don't need the reshapes. To validate this, we need to check the following: 1. Input shapes check: `input_a` and `input_b` should be broadcastable 2. Output shape check: `shape_c` should be the same as the output shape from the `matmul(input_a, input_b)` If the above are true, then we don't need the reshapes and we can eliminate them using a pattern based rewrite. First, write a target pattern and replacement pattern in a similar way to the first example. ```{literalinclude} examples/broadcast_matmul.py :pyobject: two_reshapes_matmul_reshape_pattern ``` ```{literalinclude} examples/broadcast_matmul.py :pyobject: matmul_pattern ``` :::{note} :name: omitting inputs in signature The target pattern in this case has 5 inputs `input_a`, `input_b`, `shape_a`, `shape_b`, `shape_c`. However, the replacement pattern only utilizes `input_a` and `input_b`. To avoid referencing all the unused parameters in the replacement pattern signature, pass only `input_a` and `input_b` and use `**_` to represent all the unused parameters. Similarly for writing the condition checking function, we require only `input_a`, `input_b` and `shape_c`. Use `**_` to represent all the unused parameters in the condition matching function signature. ::: In order to validate whether matmul broadcast is sufficient, we write a condition checking function as follows: ```{literalinclude} examples/broadcast_matmul.py :pyobject: check_if_not_need_reshape ``` With all the necessary components in place, the pattern rewrite rule with the `match_condition` function is created and then the `rewriter.rewrite` is called to apply the rewrite. ```{literalinclude} examples/broadcast_matmul.py :pyobject: apply_rewrite ``` The final graph with the applied rewrite looks as follows: ![broadcast_rewrite](examples/img/broadcast_02.png){align=center} microsoft-onnxscript-284f2fa/docs/update_readme.py000066400000000000000000000015421475371071500224570ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Script to update end-to-end example in README.md.""" updated_readme = [] with open("README.md", encoding="utf-8") as f: in_stub = False readme = f.readlines() for line in readme: if not in_stub: updated_readme.append(line) if line == "```python update-readme\n": in_stub = True with open( "docs/tutorial/examples/hardmax_end_to_end.py", encoding="utf-8" ) as example_f: example_code = example_f.readlines()[2:] # Skip the copyright header updated_readme += example_code if line == "```\n" and in_stub: updated_readme.append(line) in_stub = False with open("README.md", "w", encoding="utf-8") as f: f.writelines(updated_readme) microsoft-onnxscript-284f2fa/examples/000077500000000000000000000000001475371071500201725ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/examples/pattern_rewriting.py000066400000000000000000000122561475371071500243210ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Onnx Pattern Rewriting. This script shows how to define a rewriting rule based on patterns. The objective is to replace some nodes in an onnx model into another sequence of nodes but more efficient. First a dummy model =================== """ import numpy as np import onnx import onnx.helper as oh import onnx.numpy_helper as onh from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import pattern def get_rotary_model(bad_model=False): inputs = [ oh.make_tensor_value_info("x", onnx.TensorProto.INT64, shape=[]), oh.make_tensor_value_info("pos_ids", onnx.TensorProto.FLOAT, shape=[]), oh.make_tensor_value_info("axis", onnx.TensorProto.INT64, shape=[]), ] nodes = [ oh.make_node("Unsqueeze", ["x", "axis"], ["_onx_unsqueeze0"]), oh.make_node("Cast", ["_onx_unsqueeze0"], ["_onx_cast0"], to=1), oh.make_node("MatMul", ["pos_ids", "_onx_cast0"], ["_onx_matmul0"]), oh.make_node("Transpose", ["_onx_matmul0"], ["_onx_transpose0"]), oh.make_node( "ConcatTrainingBad" if bad_model else "ConcatTraining", ["_onx_transpose0", "_onx_transpose0"], ["_onx_concattraining0", "_onx_concattraining1"], domain="com.microsoft", ), oh.make_node("Sin", ["_onx_concattraining0"], ["_onx_sin0"]), oh.make_node("Cast", ["_onx_sin0"], ["_onx_cast02"], to=1), oh.make_node("Cos", ["_onx_concattraining0"], ["_onx_cos0"]), oh.make_node("Cast", ["_onx_cos0"], ["_onx_cast03"], to=1), ] outputs = [ oh.make_tensor_value_info("_onx_cast02", onnx.TensorProto.UNDEFINED, []), oh.make_tensor_value_info("_onx_cast03", onnx.TensorProto.UNDEFINED, []), ] model = oh.make_model( oh.make_graph( nodes, "experiment", inputs, outputs, ), opset_imports=[ oh.make_opsetid("", 18), oh.make_opsetid("com.microsoft", 18), ], ) return model model = get_rotary_model() ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) #################################### # The rewriting pattern # ===================== def rotary_match_pattern(op, x, pos_ids, axis): """The pattern to match.""" unsqueeze = op.Unsqueeze(x, axis) cast = op.Cast(unsqueeze, to=onnx.TensorProto.FLOAT) matmul = op.MatMul(pos_ids, cast) transpose = op.Transpose(matmul) output, _length = op.ConcatTraining( transpose, transpose, domain="com.microsoft", outputs=2 ) sin = op.Sin(output) cast1 = op.Cast(sin, to=onnx.TensorProto.FLOAT) cos = op.Cos(output) cast2 = op.Cast(cos, to=onnx.TensorProto.FLOAT) return cast1, cast2 def rotary_apply_pattern(op, x, pos_ids, axis): """The replacement pattern.""" cos_cache = op.Constant(value=onh.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16))) sin_cache = op.Constant(value=onh.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16))) part1, part2 = op.RotaryEmbedding( x, pos_ids, cos_cache, sin_cache, domain="com.microsoft", outputs=2 ) return part1, part2 ########################### # The rule # ======== # # The rule is easy to create. rule = pattern.RewriteRule(rotary_match_pattern, rotary_apply_pattern, verbose=10) ########################## # Let's apply it. rule.apply_to_model(ir_model) ######################## # And finally, we can generate the model. rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) ######################## # Let's see what it looks like. for node in rewritten_model.graph.node: print(f"{node.op_type}({', '.join(node.input)}) -> {', '.join(node.output)}") ############################# # What if it fails? # ================= model = get_rotary_model(True) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) rule.apply_to_model(ir_model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) print([n.op_type for n in rewritten_model.graph.node]) ################################ # The match did not happen. # Let's increase the verbosity. rule = pattern.RewriteRule(rotary_match_pattern, rotary_apply_pattern, verbose=10) rule.apply_to_model(ir_model) # TODO(rama): Update the following, the trace-printed looks different now. ###################################### # The logs shows every time the algorithm rejected a pattern. # We can see the following: # # :: # # [OnnxGenericPattern.match] NONE - line: 673:onnxscript.rewriter.generic_pattern, op_type=Cast # --hint--: BACKWARD: different node types # --pattern # ConcatTraining(transpose, transpose) -> (output, length) # -- model # ConcatTrainingBad(_onx_transpose0, _onx_transpose0) -> (_onx_concattraining0, _onx_concattraining1) # iteration=1 # --marked-- #2 # Cast(_onx_cos0) ~ Cast(cos) [140186194226496-140186194222320] # Cos(_onx_concattraining0) ~ Cos(output) [140186194230816-140186194223472] # len(stacked)=0:[] # # Line 673 in file `generic_pattern.py`, the match was rejected. # It says while comparing two nodes in the backward direction, # node types do not match. # It also says that two nodes were actually matched. microsoft-onnxscript-284f2fa/noxfile.py000066400000000000000000000075501475371071500204010ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test with different environment configuration with nox. Documentation: https://nox.thea.codes/ """ import nox nox.options.error_on_missing_interpreters = False COMMON_TEST_DEPENDENCIES = ( "beartype==0.17.2", "expecttest==0.1.6", "hypothesis", 'numpy==1.24.4; python_version<"3.9"', 'numpy==1.26.4; python_version>="3.9"', "packaging", "parameterized", 'psutil; sys_platform != "win32"', "pytest-cov", "pytest-randomly", "pytest-subtests", "pytest-xdist", "pytest!=7.1.0", "pyyaml", "types-PyYAML", "typing_extensions>=4.10", "ml-dtypes", ) ONNX = "onnx==1.17" ONNX_RUNTIME = "onnxruntime==1.20.1" PYTORCH = "torch==2.5.1" TORCHVISON = "torchvision==0.20.1" TRANSFORMERS = "transformers==4.37.2" ONNX_RUNTIME_NIGHTLY_DEPENDENCIES = ( "flatbuffers", "coloredlogs", "sympy", "numpy", "packaging", "protobuf", ) @nox.session(tags=["build"]) def build(session): """Build package.""" session.install("build", "wheel") session.run("python", "-m", "build") @nox.session(tags=["test"]) def test(session): """Test onnxscript and documentation.""" session.install( *COMMON_TEST_DEPENDENCIES, PYTORCH, TORCHVISON, ONNX, ONNX_RUNTIME, TRANSFORMERS, ) session.install(".", "--no-deps") session.run("pip", "list") session.run("pytest", "onnxscript", "--doctest-modules", *session.posargs) session.run("pytest", "tests", "docs/test", *session.posargs) @nox.session(tags=["test-torch-nightly"]) def test_torch_nightly(session): """Test with PyTorch nightly (preview) build.""" session.install( *COMMON_TEST_DEPENDENCIES, ONNX_RUNTIME, TRANSFORMERS, ) session.install("-r", "requirements/ci/requirements-onnx-weekly.txt") session.install("-r", "requirements/ci/requirements-pytorch-nightly.txt") session.install(".", "--no-deps") session.run("pip", "list") session.run("pytest", "onnxscript", "--doctest-modules", *session.posargs) session.run("pytest", "tests", *session.posargs) @nox.session(tags=["test-onnx-weekly"]) def test_onnx_weekly(session): """Test with ONNX weekly (preview) build.""" session.install(*COMMON_TEST_DEPENDENCIES, ONNX_RUNTIME, PYTORCH, TORCHVISON, TRANSFORMERS) session.install("-r", "requirements/ci/requirements-onnx-weekly.txt") session.install(".", "--no-deps") session.run("pip", "list") session.run("pytest", "onnxscript", "--doctest-modules", *session.posargs) session.run("pytest", "tests", *session.posargs) @nox.session(tags=["test-ort-nightly"]) def test_ort_nightly(session): """Test with ONNX Runtime nightly builds.""" session.install( *COMMON_TEST_DEPENDENCIES, PYTORCH, TORCHVISON, ONNX, TRANSFORMERS, *ONNX_RUNTIME_NIGHTLY_DEPENDENCIES, ) session.install("-r", "requirements/ci/requirements-ort-nightly.txt") session.install(".", "--no-deps") session.run("pip", "list") session.run("pytest", "onnxscript", "--doctest-modules", *session.posargs) session.run("pytest", "tests", *session.posargs) @nox.session(tags=["test-experimental-torchlib-tracing"]) def test_experimental_torchlib_tracing(session): """Test TorchLib with the experimental TORCHLIB_EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING flag on.""" session.install( *COMMON_TEST_DEPENDENCIES, PYTORCH, TORCHVISON, ONNX, *ONNX_RUNTIME_NIGHTLY_DEPENDENCIES, ) session.install("-r", "requirements/ci/requirements-ort-nightly.txt") session.install(".", "--no-deps") session.run("pip", "list") session.run( "pytest", "tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py", *session.posargs, env={"TORCHLIB_EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING": "1"}, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/000077500000000000000000000000001475371071500205635ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/__init__.py000066400000000000000000000043741475371071500227040ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. __all__ = [ "script", "graph", "ir", "optimizer", "rewriter", "export_onnx_lib", "OnnxFunction", "TracedOnnxFunction", "proto2python", "external_tensor", "BFLOAT16", "FLOAT16", "FLOAT8E4M3FN", "FLOAT8E4M3FNUZ", "FLOAT8E5M2", "FLOAT8E5M2FNUZ", "FLOAT", "DOUBLE", "INT8", "INT16", "INT32", "INT64", "UINT8", "UINT16", "UINT32", "UINT64", "BOOL", "STRING", "COMPLEX64", "COMPLEX128", "opset1", "opset2", "opset3", "opset4", "opset5", "opset6", "opset7", "opset8", "opset9", "opset10", "opset11", "opset12", "opset13", "opset14", "opset15", "opset16", "opset17", "opset18", "opset19", "opset20", "opset21", "opset22", "opset_ai_onnx_ml1", "opset_ai_onnx_ml2", "opset_ai_onnx_ml3", "opset_ai_onnx_ml4", "opset_ai_onnx_ml5", "DEBUG", ] import importlib.metadata from .backend.onnx_export import export2python as proto2python from .main import export_onnx_lib, graph, script # isort: off from .onnx_opset import ( opset1, opset2, opset3, opset4, opset5, opset6, opset7, opset8, opset9, opset10, opset11, opset12, opset13, opset14, opset15, opset16, opset17, opset18, opset19, opset20, opset21, opset22, opset_ai_onnx_ml1, opset_ai_onnx_ml2, opset_ai_onnx_ml3, opset_ai_onnx_ml4, opset_ai_onnx_ml5, ) from .onnx_types import ( BFLOAT16, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, FLOAT, DOUBLE, INT8, INT16, INT32, INT64, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, BOOL, STRING, COMPLEX64, COMPLEX128, ) # isort: on from . import ir, optimizer, rewriter from ._internal.utils import external_tensor from .values import OnnxFunction, TracedOnnxFunction # Set DEBUG to True to enable additional debug checks DEBUG: bool = False try: # noqa: SIM105 __version__ = importlib.metadata.version("onnxscript") except importlib.metadata.PackageNotFoundError: # package is not installed pass microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_framework_apis/000077500000000000000000000000001475371071500237335ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_framework_apis/__init__.py000066400000000000000000000002131475371071500260400ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Semi-private stable APIs for framework-specific usage only.""" microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_framework_apis/torch_2_5.py000066400000000000000000000070551475371071500261000ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Stable APIs for PyTorch 2.5.""" from __future__ import annotations __all__ = [ "check_model", "convert_version", "get_torchlib_ops", "optimize", "save_model_with_external_data", ] import dataclasses import os import pathlib from typing import Callable from onnxscript import ir, optimizer, version_converter from onnxscript.function_libs.torch_lib import registration @dataclasses.dataclass(frozen=True) class _OnnxFunctionMeta: """A wrapper of onnx-script function with additional metadata. qualified_name: The qualified name of the aten operator. function: The onnx-script function. domain: The domain of the function. name: The name of the function. is_complex: Whether the function is a complex function. """ qualified_name: str function: Callable domain: str name: str is_complex: bool = False def optimize(model: ir.Model) -> ir.Model: """Optimize the model.""" # Internal flag. Will go away. enabled = os.getenv("TORCH_ONNX_ENABLE_OPTIMIZATION") == "1" if enabled: optimizer.optimize_ir(model) return model def convert_version(model: ir.Model, target_version: int) -> ir.Model: """Convert the model to the specified ONNX opset version.""" # Internal flag. Will go away. enabled = os.getenv("TORCH_ONNX_ENABLE_VERSION_CONVERSION") == "1" if enabled: version_converter.convert_version(model, target_version) return model def check_model(model: ir.Model) -> None: """Check the model.""" del model # Unused yet def save_model_with_external_data(model: ir.Model, model_path: str | os.PathLike) -> None: """Save the model with external data. The model is unchanged after saving.""" # TODO(#1835): Decide if we want to externalize large attributes as well for value in model.graph.initializers.values(): if value.const_value is None: raise ValueError( "The model contains uninitialized initializer values. " "Please make sure all initializer values are initialized." ) destination_path = pathlib.Path(model_path) data_path = f"{destination_path.name}.data" ir.save(model, model_path, external_data=data_path) def get_torchlib_ops() -> list[_OnnxFunctionMeta]: # Trigger op registration from onnxscript.function_libs.torch_lib import ( # pylint: disable=import-outside-toplevel ops, ) del ops # Unused torchlib_registry = registration.default_registry function_metas = [] for qualified_name, aten_overloads_func in torchlib_registry.items(): if qualified_name.startswith("internal::"): # Skip the custom defined internal functions continue for overload_func in aten_overloads_func.overloads: function_meta = _OnnxFunctionMeta( qualified_name=qualified_name, function=overload_func, domain=overload_func.function_ir.domain, name=overload_func.name, is_complex=False, ) function_metas.append(function_meta) for complex_func in aten_overloads_func.complex: function_meta = _OnnxFunctionMeta( qualified_name=qualified_name, function=complex_func, domain=complex_func.function_ir.domain, name=complex_func.name, is_complex=True, ) function_metas.append(function_meta) return function_metas microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_framework_apis/torch_2_6.py000066400000000000000000000020341475371071500260710ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Stable APIs for PyTorch 2.6.""" from __future__ import annotations __all__ = [ "check_model", "convert_version", "get_torchlib_ops", "optimize", "save_model_with_external_data", "torchlib_opset", ] from typing import TYPE_CHECKING from onnxscript import ir, optimizer from onnxscript._framework_apis.torch_2_5 import ( check_model, convert_version, get_torchlib_ops, save_model_with_external_data, ) if TYPE_CHECKING: from onnxscript.onnx_opset._impl.opset18 import Opset18 def optimize(model: ir.Model) -> ir.Model: """Optimize the model.""" optimizer.optimize_ir(model) return model def torchlib_opset() -> Opset18: """Return the default opset for torchlib.""" import onnxscript # pylint: disable=import-outside-toplevel return onnxscript.opset18 # type: ignore def torchlib_opset_version() -> int: """Return the default opset version for torchlib.""" return torchlib_opset().version microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/000077500000000000000000000000001475371071500225365ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/__init__.py000066400000000000000000000000001475371071500246350ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/analysis.py000066400000000000000000000216631475371071500247430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import ast from typing import Any, Optional, Sequence, Set from onnxscript import sourceinfo from onnxscript._internal import ast_utils def _get_loop_var(for_stmt: ast.For, formatter: sourceinfo.Formatter) -> str: if not isinstance(for_stmt.target, ast.Name): raise TypeError(formatter(for_stmt, "For loop target must be a single variable.")) return for_stmt.target.id def _used_vars(expr: Optional[ast.expr]) -> Set[str]: """Return set of all variables used, including function names, in an expression.""" if expr is None: return set() if isinstance(expr, ast.Name): return {expr.id} result = set() if isinstance(expr, ast.Call): # The callee-expression is not visited children = expr.args for keyword in expr.keywords: if isinstance(keyword.value, ast.Name): result.add(keyword.value.id) else: children = ast.iter_child_nodes(expr) # type: ignore[assignment] for c in children: result = result | _used_vars(c) return result def _lhs_vars(lhs: ast.expr) -> Set[str]: """Return set of assigned variables in the lhs of an assignment statement.""" def get_id(e): assert isinstance(e, ast.Name), "Only simple assignments supported." return e.id if isinstance(lhs, ast.Tuple): return {get_id(x) for x in lhs.elts} return {get_id(lhs)} def assigned_vars( stmt: ast.stmt | list[ast.stmt], formatter: sourceinfo.Formatter ) -> Set[str]: """Return the set of all variables that may be assigned to in an execution of input stmt or sequence of statements. """ def assigned_in_block(block: Sequence[ast.stmt]) -> Set[str]: result: set[Any] = set() for s in block: result = result | assigned_vars(s, formatter) return result if isinstance(stmt, ast.Assign): return _lhs_vars(stmt.targets[0]) if isinstance(stmt, ast.AnnAssign): return _lhs_vars(stmt.target) if isinstance(stmt, ast.Return): return set() if isinstance(stmt, ast.If): return assigned_in_block(stmt.body) | assigned_in_block(stmt.orelse) if isinstance(stmt, ast.For): return assigned_in_block(stmt.body) | {_get_loop_var(stmt, formatter)} if isinstance(stmt, ast.While): return assigned_in_block(stmt.body) if isinstance(stmt, list): return assigned_in_block(stmt) if isinstance(stmt, ast.Break): return set() if ast_utils.is_print_call(stmt): return set() if ast_utils.is_doc_string(stmt): return set() error_message = formatter(stmt, f"Unsupported statement type {type(stmt)!r}.") raise ValueError(error_message) def do_liveness_analysis(fun: ast.FunctionDef, formatter: sourceinfo.Formatter): """Perform liveness analysis of the given function-ast. The results of the analysis are stored directly with each statement-ast `s` as attributes `s.live_in` and `s.live_out`. """ def visit(stmt: ast.stmt, live_out: Set[str]) -> Set[str]: stmt.live_out = live_out # type: ignore[attr-defined] live = do_visit(stmt, live_out) stmt.live_in = live # type: ignore[attr-defined] return live def do_visit(stmt: ast.stmt, live_out: Set[str]) -> Set[str]: def visitBlock(block: Sequence[ast.stmt], live_out: Set[str]) -> Set[str]: for s in reversed(block): live_out = visit(s, live_out) return live_out if isinstance(stmt, ast.Assign): return live_out.difference(_lhs_vars(stmt.targets[0])) | _used_vars(stmt.value) if isinstance(stmt, ast.AnnAssign): return live_out.difference(_lhs_vars(stmt.target)) | _used_vars(stmt.value) if isinstance(stmt, ast.Return): return _used_vars(stmt.value) if isinstance(stmt, ast.If): live1 = visitBlock(stmt.body, live_out) live2 = visitBlock(stmt.orelse, live_out) return live1 | live2 | _used_vars(stmt.test) if isinstance(stmt, ast.For): p_loop_var = _get_loop_var(stmt, formatter) prev = None curr = live_out while curr != prev: prev = curr curr = visitBlock(stmt.body, prev).difference({p_loop_var}) return curr if isinstance(stmt, ast.While): cond_vars = _used_vars(stmt.test) prev = None curr = live_out | cond_vars while curr != prev: prev = curr curr = visitBlock(stmt.body, prev) | cond_vars return curr if isinstance(stmt, ast.Break): # The following is sufficient for the current restricted usage, where # a (conditional) break is allowed only as the last statement of a loop. # Break statements in the middle of the loop, however, will require # a generalization. return live_out if ast_utils.is_doc_string(stmt): return live_out if isinstance(stmt, ast.FunctionDef): return live_out if ast_utils.is_print_call(stmt): return live_out raise ValueError(formatter(stmt, f"Unsupported statement type {type(stmt)!r}.")) assert isinstance(fun, ast.FunctionDef) live: set[Any] = set() for s in reversed(fun.body): live = visit(s, live) def exposed_uses(stmts: Sequence[ast.stmt], formatter: sourceinfo.Formatter): """Return the set of variables that are used before being defined by given block. In essence, this identifies the "inputs" to a given code-block. For example, consider the following code-block: :: x = x + 10 y = 20 z = x + y x = 30 The exposed_uses of this code-block is { x }. The value of z is not used within the block. Even though the value of y is used within the block, it is assigned a value before it is used. However, in contrast, the incoming value of x is used (in the first statement). Hence x is included in the exposed_uses. """ def visitBlock(block: Sequence[ast.stmt], live_out: Set[str]) -> Set[str]: for stmt in reversed(block): live_out = visit(stmt, live_out) return live_out def visit(stmt: ast.stmt, live_out: Set[str]) -> Set[str]: if isinstance(stmt, ast.Assign): return live_out.difference(_lhs_vars(stmt.targets[0])) | _used_vars(stmt.value) if isinstance(stmt, ast.AnnAssign): return live_out.difference(_lhs_vars(stmt.target)) | _used_vars(stmt.value) if isinstance(stmt, ast.Return): return _used_vars(stmt.value) if isinstance(stmt, ast.If): live1 = visitBlock(stmt.body, live_out) live2 = visitBlock(stmt.orelse, live_out) return (live1 | live2) | _used_vars(stmt.test) if ast_utils.is_print_call(stmt): return live_out if ast_utils.is_doc_string(stmt): return live_out if isinstance(stmt, ast.For): # Analysis assumes loop may execute zero times. Results can be improved # for loops that execute at least once. loop_var_set = {_get_loop_var(stmt, formatter)} used_after_loop = live_out.difference(loop_var_set) used_inside_loop = visitBlock(stmt.body, set()).difference(loop_var_set) used_in_loop_header = _used_vars(stmt.iter) return used_inside_loop | used_in_loop_header | used_after_loop if isinstance(stmt, ast.While): # Analysis assumes loop may execute zero times. Results can be improved # for loops that execute at least once. used_inside_loop = visitBlock(stmt.body, set()) used_in_loop_header = _used_vars(stmt.test) return used_inside_loop | used_in_loop_header | live_out if isinstance(stmt, ast.Break): # Currently, we assume that break statements are only allowed as the last # statement in a loop, as "if cond: break". return live_out if isinstance(stmt, ast.FunctionDef): if stmt.name in live_out: live_out.remove(stmt.name) live_out = live_out | outer_scope_variables(stmt, formatter) return live_out raise ValueError(formatter(stmt, f"Unsupported statement type {type(stmt)!r}.")) return visitBlock(stmts, set()) def outer_scope_variables(fun: ast.FunctionDef, formatter: sourceinfo.Formatter): """Return the set of outer-scope variables used in a nested function. Args: fun: The function-ast to analyze. formatter: The formatter object. Returns: A set of variable names (strings). """ assert isinstance(fun, ast.FunctionDef) used_vars_ = exposed_uses(fun.body, formatter) inputs = [x.arg for x in fun.args.args] return used_vars_.difference(inputs) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/analysis_test.py000066400000000000000000000145401475371071500257760ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import ast import unittest from typing import Any from onnxscript._internal import analysis, ast_utils from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.sourceinfo import formatter class AnalysisResultsVisitor(ast.NodeVisitor): """Visitor class to flatten the results of liveness analysis in a pre-order traversal.""" def __init__(self) -> None: super().__init__() self.results: list[Any] = [] def generic_visit(self, node): if hasattr(node, "live_in"): self.results.append(node.live_in) ast.NodeVisitor.generic_visit(self, node) if isinstance(node, (ast.For, ast.While)): last = node.body[-1] self.results.append(last.live_out) # type: ignore class TestLivenessAnalysis(unittest.TestCase): def analyze(self, fun): source, parse_tree = ast_utils.get_src_and_ast(fun) analysis.do_liveness_analysis(parse_tree, formatter(source)) visitor = AnalysisResultsVisitor() visitor.visit(parse_tree) return visitor.results def assertLiveness(self, fun, expected): self.assertEqual(self.analyze(fun), [set(x) for x in expected]) def test_basic1(self): def basic_eg(x): # live = {x} y = x + 1 # live = {y} x = 1 # live = {y} return y + 1 self.assertLiveness(basic_eg, [["x"], ["y"], ["y"]]) def test_doc_string(self): def basic_eg(x): # live = {x} """This is a docstring.""" # live = {x} y = x + 1 # live = {y} x = 1 # live = {y} return y + 1 self.assertLiveness(basic_eg, [["x"], ["x"], ["y"], ["y"]]) def test_for_loop(self): def loop_eg(): # live = {} sum = 0.0 # live = {sum} x = 0.0 # live = {x, sum} for i in range(10): # live = {x, sum, i} sum = sum + i # live = {x, sum} x = x + sum * sum # live = {x, sum} # live = {x} return x self.assertLiveness( loop_eg, [ [], ["sum"], ["x", "sum"], ["x", "sum", "i"], ["x", "sum"], ["x", "sum"], ["x"], ], ) def test_while_loop(self): def while_eg(x): # live = {x} cond = x < 100 # live = {x, cond} while cond: # live = {x} x = x + 2 # live = {x} cond = x < 100 # live = {x, cond} # live = {x} return x self.assertLiveness( while_eg, [["x"], ["x", "cond"], ["x"], ["x"], ["x", "cond"], ["x"]] ) class TestExposedUses(unittest.TestCase): def assertUses(self, f, expected): source, parse_tree = ast_utils.get_src_and_ast(f) result = analysis.exposed_uses(parse_tree.body, formatter(source)) self.assertEqual(result, set(expected)) def test_basic(self): def f(x): x = x + 10 y = 20 z = x + y x = 30 + z self.assertUses(f, {"x"}) def test_if(self): def f(x, y, z): if x: c = 10 result = y + c else: c = 20 result = z + c c30 = 30 return result + c30 self.assertUses(f, {"x", "y", "z"}) def test_for_loop(self): def f(x, y): for i in range(x): y = y + i tmp = 10 result = y + tmp return result self.assertUses(f, {"x", "y"}) def test_while_loop(self): def f(x, y): i = 1 while (i < 10) and (x): y = y + i tmp = y * 2 return tmp self.assertUses(f, {"x", "y"}) def test_called_function(self): def f(x, y): def nested(): # pylint: disable=unused-variable return y return op.Dummy(x, body=nested) self.assertUses(f, {"x", "y"}) def test_uncalled_function(self): def f(x, y): def nested(): # pylint: disable=unused-variable return y return op.Dummy(x) self.assertUses(f, {"x"}) def test_doc_string(self): def f(x): """This is a docstring.""" x = x + 10 y = 20 z = x + y x = 30 + z self.assertUses(f, {"x"}) class TestAssignedVarAnalysis(unittest.TestCase): def assert_assigned_vars(self, f, expected: set[str]): source, parse_tree = ast_utils.get_src_and_ast(f) result = analysis.assigned_vars(parse_tree.body, formatter(source)) self.assertEqual(result, expected) def test_basic_defs(self): def f(x): x = x + 1 y = x + 2 return y self.assert_assigned_vars(f, {"x", "y"}) def test_if_defs(self): def f(x): if x > 1: y = x + 1 z = 2 * y else: t = x + 2 z = 3 * t return z self.assert_assigned_vars(f, {"z", "y", "t"}) def test_loop_defs(self): def f(x): sum = 0 while x > 0: x = x - 1 square = x * x sum = sum + square return sum self.assert_assigned_vars(f, {"sum", "x", "square"}) def test_if_loop_defs(self): def f(x): if x > 0: sum = 0 while x > 0: x = x - 1 square = x * x sum = sum + square else: sum = 0 return sum self.assert_assigned_vars(f, {"sum", "x", "square"}) def test_doc_string(self): def f(x): """This is a docstring.""" x = x + 1 y = x + 2 return y self.assert_assigned_vars(f, {"x", "y"}) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/ast_utils.py000066400000000000000000000043761475371071500251310ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Utilities for working with Python ASTs.""" from __future__ import annotations import ast import inspect import sys import textwrap from typing import Callable PY_VERSION_GE_39 = sys.version_info >= (3, 9) def get_src_and_ast(func: Callable, /) -> tuple[str, ast.FunctionDef]: try: src = inspect.getsource(func) except OSError as e: raise RuntimeError( f"Decorator script does not work on dynamically compiled function {func.__name__}." ) from e src = textwrap.dedent(src) top_level_ast = ast.parse(src) assert isinstance(top_level_ast, ast.Module) assert len(top_level_ast.body) == 1 f_ast = top_level_ast.body[0] assert isinstance(f_ast, ast.FunctionDef) return src, f_ast def normalize_subscript_expr(expr: ast.Subscript): # Normalizes the representation of a subscripted expression, handling python version # differences as well as variations between A[x] (single-index) and A[x, y] (multiple indices) # Returns a list of expressions, denoting the indices, after stripping the extraneous "Index" # wrapper present in python versions before 3.9 index_expr = expr.slice if PY_VERSION_GE_39: if isinstance(index_expr, ast.Tuple): return index_expr.elts # multiple indices else: return [index_expr] # single index else: if isinstance(index_expr, ast.ExtSlice): indices = index_expr.dims # type: ignore[attr-defined] else: indices = [index_expr] # single slice-index return [x.value if isinstance(x, ast.Index) else x for x in indices] # type: ignore[attr-defined] def is_print_call(stmt: ast.stmt) -> bool: """Return True if the statement is a call to the print function.""" if isinstance(stmt, ast.Expr): if isinstance(stmt.value, ast.Call): if isinstance(stmt.value.func, ast.Name): return stmt.value.func.id == "print" return False def is_doc_string(stmt: ast.stmt) -> bool: """Return True if the statement is a docstring.""" if isinstance(stmt, ast.Expr) and isinstance(stmt.value, ast.Constant): return isinstance(stmt.value.value, str) return False microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/autocast.py000066400000000000000000000226451475371071500247440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Optional, Sequence import numpy as np import onnx from onnx import helper, numpy_helper from onnx.defs import OpSchema from onnxscript import tensor if TYPE_CHECKING: from onnxscript import converter # Conversions from python values to ONNX are used by both the script converter as well # as the eager-mode runtime and both need to be consistent. The script converter converts # python values into ONNX TensorProto, while the runtime converts python values into # ONNXScript runtime's value-representation (based on Tensor). # Utilities to convert a python value to TensorProto (for use by the script converter) def _py_type_to_onnx_type(pytype: type): if pytype is bool: return onnx.TensorProto.BOOL if pytype is int: return onnx.TensorProto.INT64 if pytype is float: return onnx.TensorProto.FLOAT if pytype is str: return onnx.TensorProto.STRING raise ValueError(f"Tensor element of type {pytype} not supported") def pyvalue_to_onnx_tensor(tensor_name: str, pyvalue): if isinstance(pyvalue, np.ndarray): return numpy_helper.from_array(pyvalue, tensor_name) if isinstance(pyvalue, list): if len(pyvalue) == 0: raise ValueError("Cannot convert an empty list to tensor") pytype = type(pyvalue[0]) if not all(isinstance(e, pytype) for e in pyvalue): raise ValueError( "Cannot convert an list with elements of different types to tensor" ) return helper.make_tensor( tensor_name, _py_type_to_onnx_type(pytype), [len(pyvalue)], pyvalue, ) onnx_type = _py_type_to_onnx_type(type(pyvalue)) if onnx_type is onnx.TensorProto.BOOL: return helper.make_tensor(tensor_name, onnx_type, [], [int(pyvalue)]) if onnx_type is onnx.TensorProto.STRING: return helper.make_tensor(tensor_name, onnx_type, [], vals=[pyvalue.encode("utf-8")]) return helper.make_tensor(tensor_name, onnx_type, [], [pyvalue]) _REPEATED_ATTRIBUTE_TYPES = frozenset( { onnx.AttributeProto.FLOATS, onnx.AttributeProto.INTS, onnx.AttributeProto.STRINGS, onnx.AttributeProto.TENSORS, onnx.AttributeProto.GRAPHS, onnx.AttributeProto.SPARSE_TENSORS, onnx.AttributeProto.TYPE_PROTOS, } ) def pyvalue_to_onnx_attribute( key: str, value: Any, name_generator: Callable[[], str], attr_type: Optional[onnx.AttributeProto.AttributeType] = None, ) -> onnx.AttributeProto: """Helper function to create an ONNX AttributeProto. This is a refinement of onnx.helper.make_attribute that works with ONNX Script conventions for allowed types for attribute-values. In particular, it allows * Empty lists as attribute values, provided the attribute type is specified and is a list type. * Scalar-values like 1.0 as well as lists like [1, -1] to be specified when the attribute type is TensorProto by automatically converting the value into a 0-D or 1-D tensor respectively. """ if isinstance(value, list) and not value: # Empty list value: if attr_type is None: raise ValueError("Attribute type must be specified for empty list value.") if attr_type not in _REPEATED_ATTRIBUTE_TYPES: raise ValueError("Empty list value is only allowed for repeated attribute types.") return onnx.AttributeProto(name=key, type=attr_type) elif attr_type == onnx.AttributeProto.TENSOR and not isinstance(value, onnx.TensorProto): return onnx.AttributeProto( name=key, type=attr_type, t=pyvalue_to_onnx_tensor(name_generator(), value) ) else: return onnx.helper.make_attribute(key, value) # Utilities to convert python values into onnxscript tensors. def _promotable(x) -> bool: """Checks if a runtime parameter value needs to be promoted into an onnxscript value. This is the runtime-equivalent of the promotion of literal constants into ONNX values in the static converter. """ if isinstance(x, (bool, int, float)): return True if isinstance(x, list) and x: # Note: This is meant to handle valid scenarios correctly. No attempt is # made yet to capture all invalid usages in runtime mode. return _promotable(x[0]) return False def _get_dtype(pyvalue): """Return np.dtype to use when converting a python value to an onnxscript tensor. Note that int constants are treated as int64, as that is the common type in ONNX for shape/index values. """ if isinstance(pyvalue, bool): return np.bool_ elif isinstance(pyvalue, int): return np.int64 elif isinstance(pyvalue, float): return np.float32 elif isinstance(pyvalue, list): if pyvalue: # TODO: What to do about lists with mixed value types, like [1, 2.0]? # Should at least produce an error/warning message. return _get_dtype(pyvalue[0]) raise ValueError("Cannot determine target type for empty list") raise TypeError(f"Value of unexpected type {type(pyvalue)}") def cast_pyvalue_to_os_tensor(pyvalue, dtype=None): """Promotes python values into onnxscript tensors. The optional argument dtype specifies the desired np.dtype of the tensor, used only when a non-standard onnxscript-value is promoted into one. """ if _promotable(pyvalue): if dtype is None: dtype = _get_dtype(pyvalue) return tensor.Tensor(np.array(pyvalue, dtype=dtype)) return pyvalue def cast_inputs( get_type_info: Callable[[Any], Any], cast: Callable[[Any, Any], Any], op_schema: OpSchema | None, args, ) -> tuple[Any, ...]: """Uses schema specification to support a limited form of auto-casting. * Scalars are promoted to tensors. * Further. they are cast to the required type when used in ops with other tensor inputs that are required to be of same type. Thus, in "A+1" or "Add(A, 1)", the value 1 will be converted to the same type as A. This is used by the converter in a static-mode, as well as by the eager-mode execution in a dynamic-mode. """ if op_schema is None: # Either an error or a custom op. # No checks/casts in this case. return tuple(cast(x, None) for x in args) expected_inputs = op_schema.inputs # We make two passes. In the first pass, we identify known type-bindings for # type-variables: eg., {'T1' : np.float32, 'T2' : np.int32}. # In the second pass, we use these bindings to cast scalar-values to # tensors of appropriate types. The two passes are needed to handle cases # like "Add(1, X)" where 1 must be cast to the same type as X. type_bindings: dict[Optional[str], np.dtype] = {} args_typevars: list[tuple[str, Optional[str]]] = [] for i, x in enumerate(args): if i < len(expected_inputs): expected = expected_inputs[i] elif expected_inputs[-1].option == OpSchema.FormalParameterOption.Variadic: expected = expected_inputs[-1] if not expected.is_homogeneous: args_typevars.append((x, None)) continue else: raise ValueError( f"Number of actual parameters {len(args)} " f"exceeds number of formal parameters {len(expected_inputs)}." ) typevar = expected.type_str if "(" not in typevar: # typevar is an identifier, like "T" typeinfo = get_type_info(x) if typeinfo is not None: type_bindings[typevar] = typeinfo args_typevars.append((x, typevar)) cast_args = [cast(x, type_bindings.get(typevar)) for x, typevar in args_typevars] return tuple(cast_args) def dynamic_cast_inputs(op_schema: OpSchema, args): """Used for autocast during eager-mode execution.""" def get_type_info(x): return x.dtype if isinstance(x, tensor.Tensor) else None return cast_inputs(get_type_info, cast_pyvalue_to_os_tensor, op_schema, args) def static_cast_inputs( converter_: converter.Converter, op_schema: Optional[OpSchema], args: Sequence[Optional[converter.Variable]], ) -> tuple[str, ...]: """Used for autocast during script-translation. This is meant to transform expressions like "Add(X, 1)" to "Add(X, CastLike(1, X))" Polymorphic constants (like 0 and 1) are cast to the type of other operands as needed. """ def get_type_info(x: Optional[converter.Variable]) -> Optional[converter.Variable]: """Returns x back if x can serve as the target-type for a cast (as the second argument of CastLike) and None otherwise. In the expression "Add(X, 1), 1 is castable, while X can serve as the target-type. """ return None if x is None or x.is_castable else x def cast_like( x: Optional[converter.Variable], y: Optional[converter.Variable] ) -> Optional[str]: if x is None: return None if x.is_castable and y is not None: # Polymorphic constant x is cast to the type of y: x_cast = converter_.generate_unique_name(f"{x.name}_cast") converter_.emit([x_cast], "CastLike", [x.name, y.name]) return x_cast return x.name return cast_inputs(get_type_info, cast_like, op_schema, args) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/deprecation.py000066400000000000000000000047041475371071500254120ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Utility for deprecating APIs.""" # Reference: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/aed9bee0413dac190452fbfa9ab2a44b6e6843f5/torch/onnx/_deprecation.py import functools import textwrap import warnings from typing import Callable, TypeVar T = TypeVar("T") @functools.lru_cache(maxsize=1024) def _warn_once(message: str): """Issue a FutureWarning only once per message.""" warnings.warn(message, category=FutureWarning, stacklevel=3) def deprecated(since: str, removed_in: str, instructions: str) -> Callable[[T], T]: """Marks functions as deprecated. It will result in a warning when the function is called and a note in the docstring. Args: since: The version when the function was first deprecated. removed_in: The version when the function will be removed. instructions: The action users should take. Returns: A decorator that can be used to mark functions as deprecated. """ def decorator(function): @functools.wraps(function) def wrapper(*args, **kwargs): _warn_once( f"'{function.__module__}.{function.__qualname__}' " f"is deprecated in version {since} and will be " f"removed in {removed_in}. Please {instructions}.", ) return function(*args, **kwargs) # Add a deprecation note to the docstring. docstring = function.__doc__ or "" # Add a note to the docstring. deprecation_note = textwrap.dedent( f"""\ .. deprecated:: {since} Deprecated and will be removed in version {removed_in}. Please {instructions}. """ ) # Split docstring at first occurrence of newline summary_and_body = docstring.split("\n\n", 1) if len(summary_and_body) > 1: summary, body = summary_and_body # Dedent the body. We cannot do this with the presence of the summary because # the body contains leading whitespaces when the summary does not. body = textwrap.dedent(body) new_docstring_parts = [deprecation_note, "\n\n", summary, body] else: summary = summary_and_body[0] new_docstring_parts = [deprecation_note, "\n\n", summary] wrapper.__doc__ = "".join(new_docstring_parts) return wrapper return decorator microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/param_manipulation.py000066400000000000000000000132141475371071500267710ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Function for manipulating input parameters of an Op or a OnnxFunction.""" from __future__ import annotations import collections from typing import Any, OrderedDict, Sequence from onnxscript import values def separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas: Sequence[values.ParamSchema], args, kwargs, fill_defaults: bool = True, allow_extra_kwargs: bool = False, ) -> tuple[list[Any], OrderedDict[str, Any]]: """Separate Python args and kwargs into ONNX inputs and attributes. Args: param_schemas: The parameter schemas of an Op or a OnnxFunction. args: The Python positional arguments supplied by the caller. kwargs: The Python keyword arguments supplied by the caller. fill_defaults: Whether to fill the default values for attributes. allow_extra_kwargs: Whether to allow extra keyword arguments. When set to True, extra/unknown arguments will be ignored. Returns: A tuple of two elements: - A list of ONNX inputs. - An ordered dictionary of ONNX attribute names and values. Raises: TypeError: When allow_extra_kwargs is False and there are unknown kwargs. TypeError: When a required input is not provided. """ # args, kwargs and param_schemas should be all in order # user may not specify all inputs or attributes all_param_names = {param.name for param in param_schemas} extra_kwargs = set(kwargs).difference(all_param_names) if extra_kwargs and not allow_extra_kwargs: raise TypeError(f"Unexpected keyword arguments '{extra_kwargs}'") onnx_inputs = [] onnx_attributes = collections.OrderedDict() for i, param in enumerate(param_schemas): if param.is_variadic_input: # Exhaust all remaining args onnx_inputs.extend(args[i:]) args = [] continue if i < len(args): if param.is_input: onnx_inputs.append(args[i]) else: onnx_attributes[param.name] = args[i] elif param.name in kwargs: if param.is_input: onnx_inputs.append(kwargs[param.name]) else: onnx_attributes[param.name] = kwargs[param.name] elif ( param.is_attribute and param.default is not values._EmptyDefault # pylint: disable=protected-access ): # User did not provide the attribute if fill_defaults: onnx_attributes[param.name] = param.default elif param.required: raise TypeError(f"Required input '{param}' was not provided") return onnx_inputs, onnx_attributes def tag_arguments_with_param_schemas( param_schemas: Sequence[values.ParamSchema], args, kwargs, fill_defaults: bool = True, allow_extra_kwargs: bool = False, ) -> tuple[list[tuple[Any, values.ParamSchema]], dict[str, tuple[Any, values.ParamSchema]]]: """Tag Python args and kwargs with matching ONNX ParamSchema. Args: param_schemas: The parameter schemas of an Op or a OnnxFunction. args: The Python positional arguments supplied by the caller. kwargs: The Python keyword arguments supplied by the caller. fill_defaults: Whether to fill the default values for attributes. allow_extra_kwargs: Whether to allow extra keyword arguments. When set to True, extra/unknown arguments will be ignored. Returns: A tuple of two elements: - A list of tuple of Python positional argument and ParamSchema. - An ordered dictionary of Python keyword argument names and tuple of argument value and ParamSchema. Raises: TypeError: When allow_extra_kwargs is False and there are unknown kwargs. TypeError: When a required input is not provided. """ # args, kwargs and param_schemas should be all in order # user may not specify all inputs or attributes all_param_names = {param.name for param in param_schemas} extra_kwargs = set(kwargs).difference(all_param_names) if extra_kwargs and not allow_extra_kwargs: raise TypeError(f"Unexpected keyword arguments '{extra_kwargs}'") tagged_args: list[tuple[Any, values.ParamSchema]] = [] tagged_kwargs: dict[str, tuple[Any, values.ParamSchema]] = {} for i, param in enumerate(param_schemas): if param.is_variadic_input: # Exhaust all remaining args tagged_args.extend((arg, param) for arg in args[i:]) args = [] continue if i < len(args): tagged_args.append((args[i], param)) elif param.name in kwargs: tagged_kwargs[param.name] = (kwargs[param.name], param) elif param.default is not values._EmptyDefault: # pylint: disable=protected-access # User did not provide the input/attribute if fill_defaults: tagged_kwargs[param.name] = (param.default, param) elif param.required: raise TypeError(f"Required input/attribute '{param}' was not provided") return tagged_args, tagged_kwargs def turn_to_kwargs_to_avoid_ordering( param_schemas: Sequence[values.ParamSchema], inputs: list[Any], attributes: dict[str, Any], ) -> dict[str, Any]: """Return the inputs and attributes to the order of the function signature.""" for idx, param in enumerate(param_schemas): if param.name not in attributes: if param.is_variadic_input: attributes[param.name] = inputs[idx:] elif inputs: attributes[param.name] = inputs.pop(0) return attributes microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/param_manipulation_test.py000066400000000000000000000132501475371071500300300ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # mypy: disable-error-code=misc import collections import unittest import parameterized from onnxscript import INT64, values from onnxscript._internal import param_manipulation TEST_INPUT = "TEST_INPUT" class TestSeparateInputAttributesFromArguments(unittest.TestCase): """Unit tests for `param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments`.""" @parameterized.parameterized.expand( [ ( "all_positional", (TEST_INPUT, 42, 0.0), {}, 0.0, ), ( "positional_with_default", (TEST_INPUT, 42), {}, 100.0, ), ( "positional_with_default_and_kwargs", (TEST_INPUT,), {"b": 42}, 100.0, ), ( "positional_with_kwargs", (TEST_INPUT, 42), {"c": 0.0}, 0.0, ), ( "positional_input_with_kwargs_attribute", (TEST_INPUT,), {"b": 42, "c": 0.0}, 0.0, ), ( "all_kwargs", (), {"a": TEST_INPUT, "b": 42, "c": 0.0}, 0.0, ), ( "all_kwargs_with_default", (), {"a": TEST_INPUT, "b": 42}, 100.0, ), ] ) def test_it_is_correct_on(self, _, args, kwargs, expected_c): param_schemas = ( values.ParamSchema(name="a", type=INT64, is_input=True), values.ParamSchema(name="b", type=int, is_input=False), values.ParamSchema(name="c", type=float, default=100.0, is_input=False), ) expected_inputs = [TEST_INPUT] expected_attributes = collections.OrderedDict( [ ("b", 42), ("c", expected_c), ] ) inputs, attributes = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, args, kwargs ) self.assertEqual(len(inputs), len(expected_inputs)) for input_, expected_input in zip(inputs, expected_inputs): self.assertIs(input_, expected_input) self.assertEqual(attributes, expected_attributes) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "extra_keyword", (TEST_INPUT, 42, 0.0), {"unknown": -1}, ), ] ) def test_it_raises_on_extra_args(self, _, args, kwargs): param_schemas = ( values.ParamSchema(name="a", type=INT64, is_input=True), values.ParamSchema(name="b", type=int, is_input=False), values.ParamSchema(name="c", type=float, default=100.0, is_input=False), ) with self.assertRaises(TypeError): _, _ = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, args, kwargs ) @parameterized.parameterized.expand( [ (True,), (False,), ] ) def test_it_raises_on_extra_kwargs_when_not_allow_extra_kwargs( self, fill_defaults: bool, ): param_schemas = ( values.ParamSchema(name="a", type=INT64, is_input=True), values.ParamSchema(name="b", type=int, is_input=False), values.ParamSchema(name="c", type=float, default=100.0, is_input=False), ) with self.assertRaises(TypeError): _, _ = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, (TEST_INPUT, 42), {"c": 1.0, "extra": 42}, fill_defaults=fill_defaults, allow_extra_kwargs=False, ) @parameterized.parameterized.expand( [ (True,), (False,), ] ) def test_it_does_not_fill_default_when_fill_defaults_is_false( self, allow_extra_kwargs: bool ): param_schemas = ( values.ParamSchema(name="a", type=INT64, is_input=True), values.ParamSchema(name="b", type=int, is_input=False), values.ParamSchema(name="c", type=float, default=100.0, is_input=False), ) inputs, attributes = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, (TEST_INPUT, 42), {}, fill_defaults=False, allow_extra_kwargs=allow_extra_kwargs, ) self.assertEqual(inputs, [TEST_INPUT]) self.assertEqual(attributes, collections.OrderedDict([("b", 42)])) @parameterized.parameterized.expand( [ (True, True), (True, False), (False, True), (False, False), ] ) def test_it_raises_on_insufficient_args( self, fill_defaults: bool, allow_extra_kwargs: bool ): param_schemas = ( values.ParamSchema(name="a", type=INT64, is_input=True), values.ParamSchema(name="b", type=int, is_input=False), values.ParamSchema(name="c", type=float, default=100.0, is_input=False), ) with self.assertRaises(TypeError): _, _ = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, (TEST_INPUT,), {}, fill_defaults=fill_defaults, allow_extra_kwargs=allow_extra_kwargs, ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/runtime_typing.py000066400000000000000000000024661475371071500261750ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """An internal wrapper for the beartype library. Decorate a function with `@runtime_typing.checked` to enable runtime type checking. The decorator is a no-op when the `beartype` library is not installed. """ import typing import warnings __all__ = [ "checked", ] T = typing.TypeVar("T", bound=typing.Callable[..., typing.Any]) try: from beartype import beartype as _beartype_decorator from beartype import roar as _roar checked = typing.cast(typing.Callable[[T], T], _beartype_decorator) # Beartype warns when we import from typing because the types are deprecated # in Python 3.9. But there will be a long time until we can move to using # the native container types for type annotations (when 3.9 is the lowest # supported version). So we silence the warning. warnings.filterwarnings( "ignore", category=_roar.BeartypeDecorHintPep585DeprecationWarning, ) except ImportError: def checked(func: T) -> T: # type: ignore[no-redef] return func except Exception as e: # pylint: disable=broad-exception-caught # Warn errors that are not import errors (unexpected). warnings.warn(f"{e}", stacklevel=2) def checked(func: T) -> T: # type: ignore[no-redef] return func microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/utils.py000066400000000000000000000064251475371071500242570ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import numbers from typing import Optional, Sequence import numpy as np import onnx import onnx.helper from onnxscript import tensor def external_tensor( name: str, data_type: int, dims: Sequence[int], location: str, offset: Optional[int] = None, length: Optional[int] = None, checksum: Optional[str] = None, basepath: Optional[str] = None, ) -> onnx.TensorProto: """Create a TensorProto referencing externally stored tensor-data. Args: name: name of the tensor data_type: data type of tensor element dims: shape of the tensor location: location of the external file (relative path) offset: offset in the file where the tensor-data starts length: number of bytes containing the data checksum: SHA1 digest of the file basepath: basepath combined with location to form the full path Returns: TensorProto See https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/ExternalData.md for more details. """ tensor_proto = onnx.TensorProto() tensor_proto.name = name tensor_proto.data_type = data_type tensor_proto.dims.extend(dims) tensor_proto.data_location = onnx.TensorProto.EXTERNAL def add(k, v): entry = tensor_proto.external_data.add() entry.key = k entry.value = str(v) add("location", location) if offset is not None: add("offset", int(offset)) if length is not None: add("length", int(length)) if checksum is not None: add("checksum", checksum) if basepath is not None: add("basepath", basepath) return tensor_proto def value_to_type_proto(val): """Return the ONNX type of a python-value.""" if isinstance(val, (np.ndarray, tensor.Tensor)): elem_type = onnx.helper.np_dtype_to_tensor_dtype(val.dtype) shape = val.shape return onnx.helper.make_tensor_type_proto(elem_type, shape) if isinstance(val, int): return onnx.helper.make_tensor_type_proto(onnx.TensorProto.INT32, []) if isinstance(val, (float, np.float32)): return onnx.helper.make_tensor_type_proto(onnx.TensorProto.FLOAT, []) if isinstance(val, list): if len(val) > 0: return onnx.helper.make_sequence_type_proto(value_to_type_proto(val[0])) # Edge-case. Cannot determine a suitable ONNX type for an empty list. # Should be using a typed-value instead. # Treated as a sequence of tensors of float-type. return onnx.helper.make_sequence_type_proto( onnx.helper.make_tensor_type_proto(onnx.TensorProto.FLOAT, None) ) if isinstance(val, numbers.Number): nparray = np.array(val) elem_type = onnx.helper.np_dtype_to_tensor_dtype(nparray.dtype) return onnx.helper.make_tensor_type_proto(elem_type, []) raise ValueError(f"Value of type {type(val)} is invalid as an ONNX input/output.") def values_to_value_infos(name_values): """Create a list of ValueInfoProto from a list of (name, value) pairs, skipping any None values. """ return [ onnx.helper.make_value_info(name, value_to_type_proto(val)) for (name, val) in name_values if val is not None ] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_internal/version_utils.py000066400000000000000000000063211475371071500260170ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Version utils for testing.""" from __future__ import annotations import warnings from typing import Callable, Sequence import packaging.version def onnx_older_than(version: str) -> bool: """Returns True if the ONNX version is older than the given version.""" import onnx # pylint: disable=import-outside-toplevel return ( packaging.version.parse(onnx.__version__).release < packaging.version.parse(version).release ) def torch_older_than(version: str) -> bool: """Returns True if the torch version is older than the given version.""" import torch # pylint: disable=import-outside-toplevel return ( packaging.version.parse(torch.__version__).release < packaging.version.parse(version).release ) def transformers_older_than(version: str) -> bool | None: """Returns True if the transformers version is older than the given version.""" try: import transformers # pylint: disable=import-outside-toplevel except ImportError: return None return ( packaging.version.parse(transformers.__version__).release < packaging.version.parse(version).release ) def is_onnxruntime_training() -> bool: """Returns True if the onnxruntime is onnxruntime-training.""" try: from onnxruntime import training # pylint: disable=import-outside-toplevel assert training except ImportError: # onnxruntime not training return False try: from onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state import ( # pylint: disable=import-outside-toplevel OrtValueVector, ) except ImportError: return False return hasattr(OrtValueVector, "push_back_batch") def onnxruntime_older_than(version: str) -> bool: """Returns True if the onnxruntime version is older than the given version.""" import onnxruntime # pylint: disable=import-outside-toplevel return ( packaging.version.parse(onnxruntime.__version__).release < packaging.version.parse(version).release ) def numpy_older_than(version: str) -> bool: """Returns True if the numpy version is older than the given version.""" import numpy # pylint: disable=import-outside-toplevel return ( packaging.version.parse(numpy.__version__).release < packaging.version.parse(version).release ) def has_transformers(): """Tells if transformers is installed.""" try: import transformers # pylint: disable=import-outside-toplevel assert transformers return True # noqa except ImportError: return False def ignore_warnings(warns: Warning | Sequence[Warning]) -> Callable: # type: ignore[arg-type] """Catches warnings. Args: warns: warnings to ignore Returns: decorated function """ def wrapper(fct): if warns is None: raise AssertionError(f"warns cannot be None for '{fct}'.") def call_f(self): with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter("ignore", warns) # type: ignore[arg-type] return fct(self) return call_f return wrapper microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_legacy_ir/000077500000000000000000000000001475371071500226605ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_legacy_ir/__init__.py000066400000000000000000000261751475371071500250040ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import dataclasses from collections import deque from typing import List, Tuple, Union import numpy as np import onnx class Unknown: """A special value used to indicate that a value is not a statically known constant. We use this instead of None because None is a valid constant value (since ONNX supports the Optional type). """ instance = None def __init__(self) -> None: if Unknown.instance is not None: raise ValueError("Unknown.instance is already set") Unknown.instance = self # Singleton instance of Unknown unknown = Unknown() NotConstant = unknown # ConcreteValue: This type represents constant values that an ONNX variable can take. # TODO: Extend this to a recursive type to handle lists of tensors, etc., support optionals, # maps, etc. # TODO (rama): The value is sometimes stored as a numpy array, and sometimes as an ONNX TensorProto. # A uniform representation would be helpful, but we should avoid unnecessary conversions for # large tensors. Should be cleaned up in the new IR. ConcreteValue = Union[onnx.TensorProto, np.ndarray, Unknown, None] # SymbolicValue: This information is used to enable partial-evaluation and specialization # of sequence operations, as well as elimination of redundant Identity ops. # The symbolic value of a variable X can be: # - a string with the value "Y", indicating that "X" is a copy of "Y" # - a list of strings, indicating that "X" is a list of tensors, with their symbolic values # Eg., the symbolic value ["A", "B", "C"] indicates that the value of X is equal to # "SequenceConstruct(A, B, C)". # TODO: Technically, SymbolicValue should be a recursive type to handle lists of lists of # tensors, etc. However, we currently only handle lists of tensors. SymbolicValue = Union[str, List[str]] FunctionId = Tuple[str, str, str] def get_function_id(function: onnx.FunctionProto) -> FunctionId: return (function.domain, function.name, getattr(function, "overload", "")) def get_function_id_from_node(node: onnx.NodeProto) -> FunctionId: return (node.domain, node.op_type, getattr(node, "overload", "")) @dataclasses.dataclass class StaticValueInfo: name: str value: ConcreteValue = NotConstant type: onnx.TypeProto | None = None symbolic_value: SymbolicValue | None = None def is_copy(self) -> bool: return isinstance(self.symbolic_value, str) def tensor_shape_proto(self) -> onnx.TensorShapeProto | None: """Returns the shape of a tensor or None. A return value of None could mean that the type is unknown or that the type is not a tensor or that the tensor shape (that is, even the rank) is unknown. """ type = self.type if type and type.HasField("tensor_type") and type.tensor_type.HasField("shape"): return type.tensor_type.shape return None @property def shape(self) -> list[str | int | None] | None: """Returns the shape in a list. Str means that the shape is dynamic. """ type = self.type if type and type.HasField("tensor_type") and type.tensor_type.HasField("shape"): dims = [] for dim in type.tensor_type.shape.dim: if dim.HasField("dim_param"): dims.append(dim.dim_param) elif dim.HasField("dim_value"): dims.append(dim.dim_value) else: dims.append(None) return dims if self.value_as_np_array is not None: return list(self.value_as_np_array.shape) return None @property def element_type(self) -> int | None: """Returns the element type of a tensor, or None if type is not known or is not a tensor.""" type = self.type if type and type.HasField("tensor_type"): return type.tensor_type.elem_type return None def identity_merge_from(self, other: StaticValueInfo) -> None: """Merge the value of other into self. This models the effect of an identity (copy) operation. This will update static-analysis information based on incoming value. """ if not isinstance(other, StaticValueInfo): raise TypeError(f"Cannot merge {other} into {self}.") if other.value is not NotConstant: self.value = other.value # TODO: merge and combine best shape information from both types. if other.tensor_shape_proto() is not None and other.element_type is not None: self.type = other.type # We cannot copy symbolic value across different scopes. # WIP: Extensions towards new IR: Note that the default construction of StaticValueInfo # does not fill in the following fields. These fields are filled in by the IRBuilder # which constructs the IR from the ONNX model. node: Node | None = None uses: list[Node] = dataclasses.field(default_factory=list) output_index: int | None = None is_output: bool = False @property def const_value(self) -> ConcreteValue: return self.value @property def value_as_np_array(self) -> np.ndarray | None: if isinstance(self.value, np.ndarray): return self.value if isinstance(self.value, onnx.TensorProto): return onnx.numpy_helper.to_array(self.value) return None def def_node(self) -> Node | None: return self.node def def_index(self) -> int: return self.output_index # type: ignore[return-value] def is_same_as(self, other: StaticValueInfo) -> bool: """Returns true if this value represents the same IR object as the other value. This is *not* value-equality, but rather object-equality. """ return self is other def __str__(self) -> str: shape = self.shape if shape is not None: shape = [str(dim) for dim in shape] shape_str = f"[{', '.join(shape)}]" # type: ignore[arg-type] else: shape_str = "None" return ( f"StaticValueInfo({self.name}, shape:{shape_str}, dtype:{self.element_type}, " f"{'has const value' if self.value is not unknown else 'no const value'}.)" ) Value = StaticValueInfo class Model: def __init__(self) -> None: self.gen_var_counter: int = 0 def set( self, model_proto: onnx.ModelProto, graph: Graph, functions: list[Function], version_map: dict[str, int], ) -> None: """TODO. This is a temporary patch.""" self.original_model_proto = model_proto self.graph = graph self.functions = functions self.version_map = version_map def make_new_name(self): # Temporary hack. self.gen_var_counter += 1 return f"_gen_{self.gen_var_counter}" def __str__(self) -> str: # TODO: Naive string representation for debugging. Need to improve this. return "\n".join( [ f"ModelGraph: {self.graph}", f"Functions: {self.functions}", f"VersionMap: {self.version_map}", ] ) class Graph: def __init__(self, graph_proto: onnx.GraphProto): self.original_graph_proto = graph_proto self.nodes: deque[Node] = deque() self.values: dict[str, Value] = {} @property def name(self) -> str: return self.original_graph_proto.name def __str__(self) -> str: return "\n".join( [ "Graph", f"Nodes: {[str(n) for n in self.nodes]}", f"Values: {[str(v) for v in self.values]}", ] ) @property def input_names(self) -> list[str]: return [_.name for _ in self.original_graph_proto.input] @property def output_names(self) -> list[str]: return [_.name for _ in self.original_graph_proto.output] class Function: def __init__(self, function_proto: onnx.FunctionProto): self.original_function_proto = function_proto self.nodes = deque() # type: ignore[var-annotated] self.values = {} # type: ignore[var-annotated] @property def id(self) -> FunctionId: return (self.domain, self.name, self.overload) @property def domain(self) -> str: return self.original_function_proto.domain @property def name(self) -> str: return self.original_function_proto.name @property def overload(self) -> str: return getattr(self.original_function_proto, "overload", "") def __str__(self) -> str: return "\n".join( [ "Function", f"Nodes: {[str(n) for n in self.nodes]}", f"Values: {[str(v) for v in self.values]}", ] ) class RefAttr: def __init__(self, name: str, ref_attr_name: str, type) -> None: self.name = name self.ref_attr_name = ref_attr_name self.type = type def to_proto(self) -> onnx.AttributeProto: attr_proto = onnx.AttributeProto() attr_proto.name = self.name attr_proto.ref_attr_name = self.ref_attr_name attr_proto.type = self.type return attr_proto class Node: def __init__( self, node_proto: onnx.NodeProto, populate_io: bool = False, ) -> None: self.original_node_proto = node_proto self.domain: str = node_proto.domain self.version: int | None = None self.op_type: str = node_proto.op_type if populate_io: self.inputs: list[Value | None] = [Value(i) for i in node_proto.input] self.outputs: list[Value | None] = [Value(i) for i in node_proto.output] else: self.inputs: list[Value | None] = [] # type: ignore[no-redef] self.outputs: list[Value | None] = [] # type: ignore[no-redef] # TODO: attributes are never populated. self.attributes: dict[str, int | float | RefAttr | Graph | list[Graph]] = {} def __repr__(self) -> str: return ( f"{self.op_type}({','.join(self.original_node_proto.input)})" f"->{','.join(self.original_node_proto.output)}" ) @property def name(self) -> str: return self.original_node_proto.name @property def input_names(self): return self.original_node_proto.input @property def output_names(self): return self.original_node_proto.output @property def attribute(self): return self.original_node_proto.attribute def set_version_if_custom_op(self, version_map: dict[str, int]) -> None: if self.domain != "" and self.domain in version_map: self.version = version_map[self.domain] def get_attribute(self, name: str) -> int | float | None: return self.attributes.get(name, None) # type: ignore[return-value] def __str__(self) -> str: return "\n".join( [ "Node", f"OpType: {self.op_type}", f"Inputs: {self.inputs}", f"Outputs: {self.outputs}", f"Attributes: {self.attributes}", ] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_legacy_ir/visitor.py000066400000000000000000001077241475371071500247440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import dataclasses import logging from typing import Any, Sequence import numpy as np import onnx import onnxscript._legacy_ir as ir from onnxscript.utils.utils import ( get_initializer_type, is_control_flow_op, normalize_domain, ) logger = logging.getLogger(__name__) def _override_inferred_value_type_with_symbolic_value_type( symbolic_value: ir.Value | None, inferred_value: ir.Value | None, ) -> ir.Value | None: if inferred_value is not None and symbolic_value is not None: inferred_value.type = symbolic_value.type if inferred_value is None: inferred_value = symbolic_value return inferred_value def is_local_function_node( node: onnx.NodeProto, functions: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] ) -> bool: return ir.get_function_id_from_node(node) in functions class FunctionShapeEnv: def __init__(self): # Mapping from (domain, function_name, overload) to {value_name: ir_value} self._function_values: dict[ir.FunctionId, dict[str, ir.Value]] = {} def load_from_model_proto(self, model_proto: onnx.ModelProto) -> None: for value_info in model_proto.graph.value_info: self.load_from_value_info(value_info) def save_to_model_proto(self, model_proto: onnx.ModelProto) -> None: for ( domain, function_name, overload, ), named_ir_values in self._function_values.items(): for ir_value in named_ir_values.values(): if ( value_info := self.save_to_value_info( ir_value, domain, function_name, overload ) ) is not None: model_proto.graph.value_info.append(value_info) def load_from_value_info(self, value_info: onnx.ValueInfoProto) -> None: function_id, ir_value = self.process_value_info(value_info) if function_id is not None: logger.debug( "Loads torch symbolic value info '%s'.", value_info.name, ) self._function_values.setdefault(function_id, {})[ir_value.name] = ir_value def process_value_info( self, value_info: onnx.ValueInfoProto ) -> tuple[ir.FunctionId | None, ir.Value]: name = value_info.name if len(splits := name.split("/")) == 2: # Experimental function value info format. # To be deprecated after ONNX 1.16, where value_info is introduced in FunctionProto. function_id, value_name = splits splits = function_id.split("::") domain, function_name = splits[0], splits[1] # 'overload' is introduced in ONNX 1.16, consider it as empty string prior to that. # The code is for future proof, in case overload is encoded in this format. overload = "" if len(splits) == 3: overload = splits[2] function_id = (domain, function_name, overload) else: # Standard main graph value info format. function_id = None value_name = name return function_id, ir.Value(name=value_name, type=value_info.type) def save_to_value_info( self, value: ir.Value, domain: str, function_name: str, overload: str ) -> onnx.ValueInfoProto | None: if overload != "": raise NotImplementedError("Overload is not supported yet.") function_id = f"{domain}::{function_name}" if value.type is not None: return onnx.helper.make_value_info(f"{function_id}/{value.name}", value.type) return None def lookup(self, function: onnx.FunctionProto, value_name: str) -> ir.Value | None: """Lookup ir value of 'value_name' inside 'function'.""" function_id = ir.get_function_id(function) function_values = self._function_values.get(function_id) if function_values is None or (ir_value := function_values.get(value_name)) is None: logger.debug( "Lookup Missed %s torch symbolic value info in function %s::%s.", value_name, function.domain, function.name, ) return None logger.debug( "Lookup found %s torch symbolic value info in function %s::%s.", value_name, function.domain, function.name, ) return ir_value def bind(self, value: ir.Value, domain: str, function_name: str, overload: str) -> None: """Bind ir value 'value' to 'value_name' inside 'function'.""" function_id = (domain, function_name, overload) self._function_values.setdefault(function_id, {})[value.name] = value def get_ir_values(self, function: onnx.FunctionProto) -> dict[str, ir.Value]: """Get all ir values inside 'function'.""" function_id = ir.get_function_id(function) return self._function_values.get(function_id, {}) class SubScope: values: dict[str, ir.Value] ref_attributes: dict[str, onnx.AttributeProto] owner: onnx.GraphProto | onnx.FunctionProto def __init__(self, owner: onnx.GraphProto | onnx.FunctionProto): self.values = {} self.ref_attributes = {} self.owner = owner def lookup(self, name: str) -> ir.Value | None: return self.values.get(name) def bind(self, name: str, value: ir.Value) -> None: self.values[name] = value def lookup_ref_attribute(self, ref_attr_name: str) -> onnx.AttributeProto | None: return self.ref_attributes.get(ref_attr_name) def bind_ref_attribute(self, ref_attr_name: str, attr: onnx.AttributeProto) -> None: self.ref_attributes[ref_attr_name] = attr def readable_strs(self, indent: int = 0) -> list[str]: indent_str = " " * indent strs = [] if isinstance(self.owner, onnx.GraphProto): strs.append(f"Graph {self.owner.name}:") else: strs.append(f"Function {self.owner.name}:") strs.append(" ir.Values:") for name, value in self.values.items(): strs.append(f" {name}: {value}") strs.append(" RefAttributes:") for name, attr in self.ref_attributes.items(): strs.append(f" {name}: {attr}") return [f"{indent_str}{s}" for s in strs] def __str__(self) -> str: return "\n".join(self.readable_strs()) @dataclasses.dataclass class Scope: _sub_scopes: list[SubScope] = dataclasses.field(default_factory=list) def lookup(self, name: str) -> ir.Value | None: """Lookup value by name from all SubScopes.""" for sub_scope in reversed(self._sub_scopes): if (result := sub_scope.lookup(name)) is not None: return result return None def bind(self, name: str, value: ir.Value) -> None: """Bind value to name in the most recent SubScope.""" if name == "": raise ValueError("Cannot bind to empty name.") if value is None: raise ValueError(f"Cannot bind None to value {name}.") self._sub_scopes[-1].bind(name, value) def lookup_or_create(self, name: str) -> ir.Value: """Lookup value by name from all SubScopes. If not found, create a new one in most recent SubScope.""" if name == "": raise ValueError("Cannot lookup or create empty name.") for sub_scope in reversed(self._sub_scopes): if (result := sub_scope.lookup(name)) is not None: return result value = ir.Value(name=name) self.bind(name, value) return value def lookup_ref_attribute(self, ref_attr_name: str) -> onnx.AttributeProto | None: for sub_scope in reversed(self._sub_scopes): if (result := sub_scope.lookup_ref_attribute(ref_attr_name)) is not None: return result return None def bind_ref_attribute(self, ref_attr_name: str, attr: onnx.AttributeProto) -> None: self._sub_scopes[-1].bind_ref_attribute(ref_attr_name, attr) def enter_sub_scope(self, owner: onnx.GraphProto) -> None: self._sub_scopes.append(SubScope(owner)) def exit_sub_scope(self) -> SubScope: return self._sub_scopes.pop() def current_function_scope(self) -> SubScope | None: if len(self._sub_scopes) == 0: return None if isinstance(self._sub_scopes[0].owner, onnx.FunctionProto): return self._sub_scopes[0] return None def current_function(self) -> onnx.FunctionProto | None: current_function_scope = self.current_function_scope() if current_function_scope is not None: return current_function_scope.owner return None def current_graph(self) -> onnx.GraphProto | None: for sub_scope in reversed(self._sub_scopes): if isinstance(sub_scope.owner, onnx.GraphProto): return sub_scope.owner return None def readable_strs(self, indent: int = 0) -> list[str]: indent_str = " " * indent strs = [] for i, sub_scope in enumerate(self._sub_scopes): strs.append(f"SubScope {i}:") strs.extend(sub_scope.readable_strs(indent=indent + 2)) return [f"{indent_str}{s}" for s in strs] def __str__(self) -> str: return "\n".join(self.readable_strs()) @dataclasses.dataclass class ScopeStack: """Stack of scopes. Each Scope represents statically-nested SubScopes (where inner SubScopes can access names defined in outer SubScopes) produced by subgraphs (occurring as attribute values), except for the first SubScope which could be produced by a function. With a ScopeStack, there is no such possibility of referencing variables defined higher up in the stack by name. Instead, it is meant to represent a sequence of (nested) function-calls. Each entry in the stack (except the outermost) represents a call to a function. Thus, we would use a ScopeStack for a context-sensitive analysis (where we recursively process a called function). For a context-insensitive analysis, we would only need a Scope (where we recursively process subgraphs). To debug, `print(scope_stack)` will print the scope structure as well as the info stored in each scope. """ _scopes: list[Scope] = dataclasses.field(default_factory=lambda: [Scope()]) def current_scope(self) -> Scope: return self._scopes[-1] def lookup(self, name: str) -> ir.Value | None: """Lookup value by name from the current Scope.""" return self.current_scope().lookup(name) def bind(self, name: str, value: ir.Value) -> None: """Bind value to name in the current Scope.""" self.current_scope().bind(name, value) def lookup_or_create(self, name: str) -> ir.Value: """Lookup value by name from the current Scope. If not found, create a new one.""" return self.current_scope().lookup_or_create(name) def lookup_ref_attribute(self, ref_attr_name: str) -> onnx.AttributeProto | None: return self.current_scope().lookup_ref_attribute(ref_attr_name) def bind_ref_attribute(self, ref_attr_name: str, attr: onnx.AttributeProto) -> None: self.current_scope().bind_ref_attribute(ref_attr_name, attr) def enter_graph_scope(self, graph: onnx.GraphProto) -> None: self.current_scope().enter_sub_scope(graph) def exit_graph_scope(self) -> SubScope: sub_scope = self.current_scope().exit_sub_scope() assert isinstance(sub_scope.owner, onnx.GraphProto), "Expected graph scope." return sub_scope def enter_function_scope(self, function: onnx.FunctionProto) -> None: self._scopes.append(Scope()) self.current_scope().enter_sub_scope(function) def exit_function_scope(self) -> SubScope: sub_scope = self.current_scope().exit_sub_scope() assert isinstance(sub_scope.owner, onnx.FunctionProto), "Expected function scope." self._scopes.pop() return sub_scope def current_function(self) -> onnx.FunctionProto | None: return self.current_scope().current_function() def current_graph(self) -> onnx.GraphProto | None: return self.current_scope().current_graph() def __str__(self) -> str: strs = ["ScopeStach:"] for i, scope in enumerate(self._scopes): strs.append(f" Scope {i}:") strs.extend(scope.readable_strs(indent=2)) return "\n".join(strs) class ProtoVisitorCore: def visit_model(self, model: onnx.ModelProto): self.process_model(model) for opset in model.opset_import: self.process_opset_import(opset) self.visit_graph(model.graph) for function in model.functions: self.visit_function(function) def process_model(self, model: onnx.ModelProto): pass def process_opset_import(self, opset: onnx.OperatorSetIdProto): pass def visit_graph(self, graph: onnx.GraphProto): self.enter_scope(graph) self.process_graph(graph) for input in graph.input: self.process_graph_input(input) for init in graph.initializer: self.process_initializer(init) for value_info in graph.value_info: self.process_value_info(value_info) for node in graph.node: self.visit_node(node) for output in graph.output: self.process_graph_output(output) self.exit_scope(graph) def visit_function(self, function: onnx.FunctionProto): self.enter_function_scope(function) self.process_function(function) for input in function.input: self.process_function_input(input) for node in function.node: self.visit_node(node) for output in function.output: self.process_function_output(output) self.exit_function_scope(function) def process_function_input(self, input: str): pass def process_function_output(self, output: str): pass def process_function(self, function: onnx.FunctionProto): pass def enter_function_scope(self, function: onnx.FunctionProto): pass def exit_function_scope(self, function: onnx.FunctionProto) -> SubScope: pass def enter_scope(self, graph: onnx.GraphProto): pass def process_graph(self, graph: onnx.GraphProto): pass def exit_scope(self, graph: onnx.GraphProto) -> SubScope: pass def process_graph_input(self, input: onnx.ValueInfoProto): pass def process_initializer(self, init: onnx.TensorProto): pass def process_value_info(self, value_info: onnx.ValueInfoProto): pass def visit_node(self, node: onnx.NodeProto): self.process_node(node) for attr in node.attribute: self.visit_attribute(attr) def process_node(self, node: onnx.NodeProto) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: pass def process_graph_output(self, output: onnx.ValueInfoProto): pass def visit_attribute(self, attr: onnx.AttributeProto): self.process_attribute(attr) if attr.HasField("g"): self.visit_graph(attr.g) elif len(attr.graphs) > 0: for graph in attr.graphs: self.visit_graph(graph) def process_attribute(self, attr: onnx.AttributeProto): pass class ProtoVisitor(ProtoVisitorCore): def __init__( self, external_data_folder: str = "", *, do_shape_inference: bool = False ) -> None: super().__init__() self.scopes = ScopeStack() self.function_shape_env = FunctionShapeEnv() self.version_map = {} # Map from domain to version self.do_shape_inference = do_shape_inference self.external_data_folder = external_data_folder self.modified = False def process_opset_import(self, opset: onnx.OperatorSetIdProto): domain = normalize_domain(opset.domain) self.version_map[domain] = opset.version def lookup_version(self, domain: str) -> int: domain = normalize_domain(domain) return self.version_map.get(domain, 1) # TODO: handle missing domain def lookup(self, name: str) -> ir.Value | None: if name == "": return None if (result := self.scopes.lookup(name)) is None: logger.debug("Lookup value %s unfound.", name) raise ValueError( f"Undefined variable {name}.\n" f"Available variables: {self.scopes.current_scope()}" ) logger.debug("Lookup value %s. Shape %s", name, result.tensor_shape_proto()) return result def bind(self, name: str, value: ir.Value) -> None: logger.debug("Binding value %s. Shape %s", name, value.tensor_shape_proto()) self.scopes.bind(name, value) def lookup_or_create(self, name: str) -> ir.Value: return self.scopes.lookup_or_create(name) def has_input(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> bool: return index < len(node.input) and node.input[index] != "" # TODO: Cleanup handling of undefined variables. May fail in some of methods below. def get_input(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> ir.Value | None: if index < len(node.input): return self.lookup(node.input[index]) return None def input_type(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> onnx.TypeProto | None: info = self.get_input(node, index) return info.type if info is not None else None def input_element_type(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> int | None: info = self.get_input(node, index) return info.element_type if info is not None else None def input_shape(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> onnx.TensorShapeProto | None: info = self.get_input(node, index) return info.tensor_shape_proto() if info is not None else None def input_const_value(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> Any: if not self.has_input(node, index): return None # This is treated as a known constant value "None" info = self.get_input(node, index) return info.value def has_output(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> bool: return index < len(node.output) and node.output[index] != "" def get_output(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> ir.Value | None: if index < len(node.output): return self.lookup(node.output[index]) return None def get_input_value( self, node: onnx.NodeProto, index: int, default: Any | None = None ) -> Any | None: info = self.get_input(node, index) if info is not None: return info.value return default def get_input_type( self, node: onnx.NodeProto, index: int, default: onnx.TypeProto | None = None ) -> onnx.TypeProto | None: info = self.get_input(node, index) if info is not None: return info.type return default def enter_scope(self, graph: onnx.GraphProto): logger.debug("enter_scope: graph %s", graph.name) self.scopes.enter_graph_scope(graph) def exit_scope(self, graph: onnx.GraphProto) -> SubScope: logger.debug("exit_scope: graph %s", graph.name) return self.scopes.exit_graph_scope() def enter_function_scope(self, function: onnx.FunctionProto): logger.debug("enter_function_scope: function %s", function.name) self.scopes.enter_function_scope(function) ir_values = self.function_shape_env.get_ir_values(function) for name, ir_value in ir_values.items(): inferred_ir_value = self.lookup_or_create(name) updated_ir_value = _override_inferred_value_type_with_symbolic_value_type( ir_value, inferred_ir_value ) self.bind(name, updated_ir_value) def exit_function_scope(self, function: onnx.FunctionProto) -> SubScope: logger.debug("exit_function_scope: function %s", function.name) # Sync ir value back to function_shape_env function_scope = self.scopes.exit_function_scope() for ir_value in function_scope.values.values(): self.function_shape_env.bind(ir_value, *ir.get_function_id(function)) return function_scope def process_initializer(self, init: onnx.TensorProto): array = onnx.numpy_helper.to_array(init, self.external_data_folder) self.bind( init.name, ir.Value(name=init.name, value=array, type=get_initializer_type(init)), ) def process_graph_input(self, input: onnx.ValueInfoProto): self.bind(input.name, ir.Value(name=input.name, type=input.type)) def process_value_info(self, value_info: onnx.ValueInfoProto): logger.debug("process_value_info: %s", value_info) value = self.lookup_or_create(value_info.name) value.type = value_info.type # Populate function shape environment self.function_shape_env.load_from_value_info(value_info) def process_node(self, node: onnx.NodeProto) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: output_types = {} if self.do_shape_inference and not is_control_flow_op(node): # Control-flow ops are more complicated. Not supported here yet. # TODO: handle optional inputs def get_constant_value(i: int) -> onnx.TensorProto | None: value = self.input_const_value(node, i) if isinstance(value, np.ndarray) and value.size < 20: return onnx.numpy_helper.from_array(value, node.input[i]) return None input_types = {x: self.input_type(node, i) for i, x in enumerate(node.input)} input_data = {x: get_constant_value(i) for i, x in enumerate(node.input)} input_data = {k: v for k, v in input_data.items() if v is not None} if any(t is None for t in input_types.values()): logger.debug( "Skipping shape inference for node %s due to missing input type.", node.name, ) else: # TODO: pass in constant values, ir_version try: schema = onnx.defs.get_schema( node.op_type, self.lookup_version(node.domain), node.domain ) output_types = onnx.shape_inference.infer_node_outputs( schema, node, input_types, input_data ) except Exception as e: logger.debug( "Skipping shape inference for node %s due to exception: %s", node.name, e, ) for output in node.output: if output == "": continue info = self.lookup_or_create(output) if output in output_types: if info.type is not None: if ( info.type.tensor_type.elem_type != output_types[output].tensor_type.elem_type ): logger.warning( "Overriding existing type %s with inferred type %s for %s", info.type, output_types[output], output, ) # TODO: merge types info.type = output_types[output] class ProtoTransformer(ProtoVisitor): # TODO(lowpri) Practically this is useless. # Subgraph only exist in 'if' nodes. 'if' nodes only exist in torchlib functions. # There is no pre-existing value_info in torchlib functions. # def exit_scope(self, graph: onnx.GraphProto) -> SubScope: # # Also sync updated ir values back to value_info in graph. # sub_scope = super().exit_scope(graph) def visit_node(self, node: onnx.NodeProto) -> list[onnx.NodeProto] | None: replacement = self.process_node(node) logger.debug( "visit_node: %s::%s %s replacement %s", node.domain, node.op_type, node.name, "found" if replacement is not None else "missed", ) if replacement is None: # No change. Process attributes. for attr in node.attribute: self.visit_attribute(attr) return None else: self.modified = True # We recursively visit the replacement nodes. result = [] for newnode in replacement: n = self.visit_node(newnode) if n is not None: result.extend(n) else: result.append(newnode) return result def visit_graph(self, graph: onnx.GraphProto) -> dict[str, ir.Value]: self.enter_scope(graph) self.process_graph(graph) for input in graph.input: self.process_graph_input(input) for init in graph.initializer: self.process_initializer(init) for value_info in graph.value_info: self.process_value_info(value_info) updates = [] nodes = graph.node for i, node in enumerate(nodes): replacement = self.visit_node(node) if replacement is not None: updates.append((i, replacement)) for i, replacement in reversed(updates): old_node_name = nodes[i].name del nodes[i] for newnode in reversed(replacement): logger.debug( "Replacement node %s for %s. Size %s", newnode.name, old_node_name, newnode.ByteSize(), ) nodes.insert(i, newnode) for output in graph.output: self.process_graph_output(output) return self.exit_scope(graph) class FunctionCallsiteAnalysis(ProtoVisitor): """Collects the callsites of each function.""" def __init__(self): super().__init__() self.functions: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] = {} self.function_calls: dict[ir.FunctionId, list[onnx.NodeProto]] = {} def visit_function(self, function: onnx.FunctionProto): # Do not visit function via model.functions. # Only visit function at callsites. # The purpose of this analysis is to collect the callsites of each function. pass def visit_node(self, node: onnx.NodeProto) -> None: if is_local_function_node(node, self.functions): function_id = ir.get_function_id_from_node(node) self.function_calls.setdefault(function_id, []).append(node) for subnode in self.functions[function_id].node: self.visit_node(subnode) def visit_model(self, model: onnx.ModelProto) -> None: for function in model.functions: self.functions[ir.get_function_id(function)] = function super().visit_model(model) class FunctionRenamer: _POSTFIX_FORMAT = "{name}|{postfix}_{count}" def __init__(self, postfix="folded"): self._function_key_to_instance_count = {} self._postfix = postfix def rename(self, function: onnx.FunctionProto) -> None: domain = function.domain name = function.name key = (domain, name) self._function_key_to_instance_count.setdefault(key, 0) function.name = self._POSTFIX_FORMAT.format( name=name, postfix=self._postfix, count=self._function_key_to_instance_count[key], ) self._function_key_to_instance_count[key] += 1 class FunctionCallsiteProtoTransformer(ProtoTransformer): """Unlike other base visitors, this is a special visitor that visits functions at their callsite. This allows transforming and constructing specialized functions based on callsite context. """ _functions: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] _function_callsites: dict[ir.FunctionId, list[onnx.NodeProto]] _new_functions: list[onnx.FunctionProto] _function_renamer: FunctionRenamer def _gather_function_metadata(self, model: onnx.ModelProto): analysis = FunctionCallsiteAnalysis() analysis.visit_model(model) self._functions = analysis.functions self._function_callsites = analysis.function_calls self._new_functions = [] self._function_renamer = FunctionRenamer() def process_function_outputs(self, function: onnx.FunctionProto) -> bool: """Process function outputs. This method is called when a function is visited at its callsite. Returns: True if the function outputs are modified. """ del function # Unused return False def process_function_node_outputs( self, node: onnx.NodeProto, function_scope: SubScope, ) -> None: """Fetch value infos of function output to re-bind them for function node output.""" function = function_scope.owner output_values = [function_scope.lookup(output) for output in function.output] for actual_name, formal_value in zip(node.output, output_values): if formal_value is None: raise RuntimeError( "Missing output %s in function-call to %s", actual_name, node.op_type, ) actual_value = self.lookup_or_create(actual_name) actual_value.identity_merge_from(formal_value) if logger.level <= logging.INFO: logger.info( "Binding outputs for function %s. %s => %s", function.name, actual_value, node.output, ) def lookup_ref_attribute(self, ref_attr_name: str) -> onnx.AttributeProto | None: return self.scopes.lookup_ref_attribute(ref_attr_name) def bind_ref_attribute(self, ref_attr_name: str, attr: onnx.AttributeProto) -> None: self.scopes.bind_ref_attribute(ref_attr_name, attr) def visit_model(self, model: onnx.ModelProto): self._gather_function_metadata(model) self.process_model(model) for opset in model.opset_import: self.process_opset_import(opset) self.visit_graph(model.graph) for new_function in self._new_functions: model.functions.append(new_function) self.function_shape_env.save_to_model_proto(model) def visit_node(self, node: onnx.NodeProto) -> list[onnx.NodeProto] | None: if is_local_function_node(node, self._functions): function_id = ir.get_function_id_from_node(node) if function_id not in self._functions: # Do not recursively visit new functions. return None replacement, _ = self.process_function_node(node) else: replacement = self.process_node(node) logger.debug( "visit_node: %s::%s %s replacement %s", node.domain, node.op_type, node.name, "found" if replacement is not None else "missed", ) if replacement is None: # No change. Process attributes. for attr in node.attribute: self.visit_attribute(attr) return None else: self.modified = True # We recursively visit the replacement nodes. result = [] for newnode in replacement: n = self.visit_node(newnode) if n is not None: result.extend(n) else: result.append(newnode) return result def process_function_node( self, node: onnx.NodeProto ) -> tuple[list[onnx.NodeProto] | None, onnx.FunctionProto | None]: function_id = ir.get_function_id_from_node(node) function = self._functions[function_id] is_unique_callsite = len(self._function_callsites[function_id]) == 1 if not is_unique_callsite: mutable_function = onnx.FunctionProto() mutable_function.CopyFrom(function) else: mutable_function = function logger.info("Visit function %s node %s", function_id, node.name) actual_input_value_infos = [self.lookup(input) for input in node.input] # Handle omitted inputs, these are considered optional inputs of the function. actual_input_value_infos.extend( [None] * (len(function.input) - len(actual_input_value_infos)) ) ref_attributes = { attr_proto.name: self.lookup_ref_attribute(attr_proto.ref_attr_name) for attr_proto in node.attribute if attr_proto.ref_attr_name } self.enter_function_scope(mutable_function) if logger.level <= logging.INFO: printable_actual_input_value_infos = [str(x) for x in actual_input_value_infos] logger.info( "Actual input value infos: %s", printable_actual_input_value_infos, ) logger.info("Enter function scope: %s", self.scopes.current_scope()) logger.debug("Binding inputs for function %s", function.name) for actual_input_value_info, formal_input in zip( actual_input_value_infos, function.input ): formal_info = ir.Value(formal_input) if actual_input_value_info is not None: formal_info.identity_merge_from(actual_input_value_info) self.bind(formal_input, formal_info) for attr_proto in function.attribute_proto: # Default value of function attributes. self.bind_ref_attribute(attr_proto.name, attr_proto) for attr_proto in node.attribute: if attr_proto.ref_attr_name: concrete_attribute = ref_attributes.get(attr_proto.name) if concrete_attribute is None: continue self.bind_ref_attribute(attr_proto.name, concrete_attribute) else: self.bind_ref_attribute(attr_proto.name, attr_proto) # Visit inner function nodes. node_updates: list[tuple[int, list[onnx.NodeProto]]] = [] nodes = mutable_function.node for i, inner_node in enumerate(nodes): replacement = self.visit_node(inner_node) if replacement is not None: node_updates.append((i, replacement)) for i, replacement in reversed(node_updates): old_node_name = nodes[i].name old_node_op_type = nodes[i].op_type del nodes[i] for newnode in reversed(replacement): logger.debug( "Replacement node inside function %s: %s for %s %s. Size %s", node.name, newnode.output, old_node_name, old_node_op_type, newnode.ByteSize(), ) nodes.insert(i, newnode) added_domains = set() del mutable_function.opset_import[:] for inner_node in nodes: # Update opset_import if needed. if inner_node.domain not in added_domains: version = self.lookup_version(inner_node.domain) mutable_function.opset_import.append( onnx.OperatorSetIdProto(domain=inner_node.domain, version=version) ) added_domains.add(inner_node.domain) output_updates = self.process_function_outputs(mutable_function) is_new_function = not is_unique_callsite and (node_updates or output_updates) if is_new_function: self._new_functions.append(mutable_function) self._function_renamer.rename(mutable_function) node.op_type = mutable_function.name function_scope = self.exit_function_scope(mutable_function) self.process_function_node_outputs(node, function_scope) logger.info("Exit function scope: %s", function_scope) logger.info("Exit function %s node %s", function_id, node.name) if is_new_function: return [node], mutable_function return None, None microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_legacy_ir/visitor_test.py000066400000000000000000000022731475371071500257740ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx from onnxscript._legacy_ir import visitor class FunctionCallsiteProtoTransformerTest(unittest.TestCase): def test_function_optional_input_is_recorded_by_shape_env(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { z = custom.function(x) } < domain: "custom", opset_import: ["" : 18] > function (x, optional_y, optional_z) => (return_val) { return_val = custom.custom_op (x, optional_y, optional_z) } """ ) model_visitor = visitor.FunctionCallsiteProtoTransformer() model_visitor.visit_model(model) self.assertIsNotNone( model_visitor.function_shape_env.lookup(model.functions[0], "optional_y") ) self.assertIsNotNone( model_visitor.function_shape_env.lookup(model.functions[0], "optional_z") ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_thirdparty/000077500000000000000000000000001475371071500231145ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_thirdparty/README.md000066400000000000000000000001171475371071500243720ustar00rootroot00000000000000# Third-party Third-party vendored libraries. License in respective packages. microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/_thirdparty/asciichartpy.py000066400000000000000000000245471475371071500261650ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # # Copyright Š 2016 Igor Kroitor # # MIT License # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy # of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal # in the Software without restriction, including without limitation the rights # to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell # copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is # furnished to do so, subject to the following conditions: # # The above copyright notice and this permission notice shall be included in all # copies or substantial portions of the Software. # # THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR # IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, # FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE # AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER # LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, # OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE # SOFTWARE. """Module to generate ascii charts. This module provides a single function `plot` that can be used to generate an ascii chart from a series of numbers. The chart can be configured via several options to tune the output. """ from __future__ import annotations from math import ceil, floor, isnan from typing import Mapping black = "\033[30m" red = "\033[31m" green = "\033[32m" yellow = "\033[33m" blue = "\033[34m" magenta = "\033[35m" cyan = "\033[36m" lightgray = "\033[37m" default = "\033[39m" darkgray = "\033[90m" lightred = "\033[91m" lightgreen = "\033[92m" lightyellow = "\033[93m" lightblue = "\033[94m" lightmagenta = "\033[95m" lightcyan = "\033[96m" white = "\033[97m" reset = "\033[0m" __all__ = [ "plot", "black", "red", "green", "yellow", "blue", "magenta", "cyan", "lightgray", "default", "darkgray", "lightred", "lightgreen", "lightyellow", "lightblue", "lightmagenta", "lightcyan", "white", "reset", ] # Python 3.2 has math.isfinite, which could have been used, but to support older # versions, this little helper is shorter than having to keep doing not isnan(), # plus the double-negative of "not is not a number" is confusing, so this should # help with readability. def _isnum(n): return not isnan(n) def colored(char, color): if not color: return char else: return color + char + reset _DEFAULT_SYMBOLS = ("â”ŧ", "┤", "â•ļ", "╴", "─", "╰", "╭", "╮", "╯", "│") def plot(series, *, bin_edges=None, cfg=None): """Generate an ascii chart for a series of numbers. `series` should be a list of ints or floats. Missing data values in the series can be specified as a NaN. In Python versions less than 3.5, use float("nan") to specify an NaN. With 3.5 onwards, use math.nan to specify a NaN. >>> series = [1,2,3,4,float("nan"),4,3,2,1] >>> print(plot(series)) 4.00 ┤ ╭╴â•ļ╮ 3.00 ┤ ╭╯ ╰╮ 2.00 ┤╭╯ ╰╮ 1.00 â”ŧ╯ ╰ `series` can also be a list of lists to support multiple data series. >>> series = [[10,20,30,40,30,20,10], [40,30,20,10,20,30,40]] >>> print(plot(series, cfg={'height': 3})) 40.00 ┤╮ ╭╮ ╭ 30.00 ┤╰╎╯╰╭╯ 20.00 ┤╭╰╎╭╯╎ 10.00 â”ŧ╯ ╰╯ ╰ `bin_edges` is an optional list of bin edges to display on the x-axis. If provided, the x-axis will be labeled with the bin edges. If there are too many bin edges to fit on the x-axis, some labels will be dropped and they will be spaced out evenly to fit the width of the chart. The labels will be formatted using the `x_format` option in `cfg`. `cfg` is an optional dictionary of various parameters to tune the appearance of the chart. `min` and `max` will clamp the y-axis and all values: >>> series = [1,2,3,4,float("nan"),4,3,2,1] >>> print(plot(series, cfg={'min': 0})) 4.00 â”ŧ ╭╴â•ļ╮ 3.00 ┤ ╭╯ ╰╮ 2.00 ┤╭╯ ╰╮ 1.00 â”ŧ╯ ╰ 0.00 ┤ >>> print(plot(series, cfg={'min': 2})) 4.00 ┤ ╭╴â•ļ╮ 3.00 ┤ ╭╯ ╰╮ 2.00 â”ŧ─╯ ╰─ >>> print(plot(series, cfg={'min': 2, 'max': 3})) 3.00 ┤ ╭─╴â•ļ─╮ 2.00 â”ŧ─╯ ╰─ `height` specifies the number of rows the graph should occupy. It can be used to scale down a graph with large data values: >>> series = [10,20,30,40,50,40,30,20,10] >>> print(plot(series, cfg={'height': 4})) 50.00 ┤ ╭╮ 40.00 ┤ ╭╯╰╎ 30.00 ┤ ╭╯ ╰╮ 20.00 ┤╭╯ ╰╮ 10.00 â”ŧ╯ ╰ `format` specifies a Python format string used to format the labels on the y-axis. The default value is "{:8.2f} ". This can be used to remove the decimal point: >>> series = [10,20,30,40,50,40,30,20,10] >>> print(plot(series, cfg={'height': 4, 'format':'{:8.0f}'})) 50 ┤ ╭╮ 40 ┤ ╭╯╰╎ 30 ┤ ╭╯ ╰╮ 20 ┤╭╯ ╰╮ 10 â”ŧ╯ ╰ """ if len(series) == 0: return "" if not isinstance(series[0], list): if all(isnan(n) for n in series): return "" else: series = [series] if cfg is not None and not isinstance(cfg, Mapping): raise TypeError("cfg must be a dictionary or None") cfg = cfg or {} colors = cfg.get("colors", [None]) minimum = cfg.get("min", min(filter(_isnum, [j for i in series for j in i]))) maximum = cfg.get("max", max(filter(_isnum, [j for i in series for j in i]))) symbols = cfg.get("symbols", _DEFAULT_SYMBOLS) if minimum > maximum: raise ValueError("The min value cannot exceed the max value.") interval = maximum - minimum offset = cfg.get("offset", 3) height = cfg.get("height", interval) ratio = height / interval if interval > 0 else 1 min2 = floor(minimum * ratio) max2 = ceil(maximum * ratio) def clamp(n): return min(max(n, minimum), maximum) def scaled(y): return int(round(clamp(y) * ratio) - min2) rows = max2 - min2 width = 0 for series_i in series: width = max(width, len(series_i)) width += offset placeholder = cfg.get("format", "{:8.2f} ") x_placeholder = cfg.get("x_format", "{:4.4f}") result = [[" "] * width for i in range(rows + 1)] # axis and labels for y in range(min2, max2 + 1): label = placeholder.format(maximum - ((y - min2) * interval / (rows if rows else 1))) result[y - min2][max(offset - len(label), 0)] = label result[y - min2][offset - 1] = symbols[0] if y == 0 else symbols[1] # zero tick mark # first value is a tick mark across the y-axis d0 = series[0][0] if _isnum(d0): result[rows - scaled(d0)][offset - 1] = symbols[0] for i, series_i in enumerate(series): color = colors[i % len(colors)] # plot the line for x in range(len(series_i) - 1): d0 = series_i[x + 0] d1 = series_i[x + 1] if isnan(d0) and isnan(d1): continue if isnan(d0) and _isnum(d1): result[rows - scaled(d1)][x + offset] = colored(symbols[2], color) continue if _isnum(d0) and isnan(d1): result[rows - scaled(d0)][x + offset] = colored(symbols[3], color) continue y0 = scaled(d0) y1 = scaled(d1) if y0 == y1: result[rows - y0][x + offset] = colored(symbols[4], color) continue result[rows - y1][x + offset] = ( colored(symbols[5], color) if y0 > y1 else colored(symbols[6], color) ) result[rows - y0][x + offset] = ( colored(symbols[7], color) if y0 > y1 else colored(symbols[8], color) ) start = min(y0, y1) + 1 end = max(y0, y1) for y in range(start, end): result[rows - y][x + offset] = colored(symbols[9], color) the_plot = "\n".join(["".join(row).rstrip() for row in result]) if bin_edges is None or len(bin_edges) == 0: return the_plot # Plot x axis labels current_location = 0 # Compute the amount of leading space for the first x-label using the old label size leading_space = offset + len(label) # Obtain the first x-label to compute its size x_label = x_placeholder.format(bin_edges[0]) # Initialize the x-label text with the leading space. We allow the first label to # recess so that the center of it is aligned with the first tick mark. x_label_size = len(x_label) x_leading_space = max(0, leading_space - x_label_size) x_labels = [] # This is the amount of space we have to fit the x-labels. It can overflow the width # by half of the x-label size workable_width = width + x_label_size // 2 # Compute the spacing between x-labels # If we fit labels and space them by 2 characters, we can fit this many labels: min_spacing = 2 num_labels_can_fit = width // (x_label_size + min_spacing) labels_count = len(bin_edges) # Find out the actual number of labels we need to display num_labels_to_display = min(labels_count, num_labels_can_fit) num_spaces = num_labels_to_display - 1 spacing = max( min_spacing, (workable_width - num_labels_to_display * x_label_size) // num_spaces, ) # Now start placing labels while current_location < workable_width: # Find the current label that would be suitable for the current location bin_index = int((current_location / workable_width) * labels_count) x_label = x_placeholder.format(bin_edges[bin_index]) x_labels.append(x_label) # Move to the next location current_location += len(x_label) + spacing # Create the x-label row x_labels_text = " " * x_leading_space + (" " * spacing).join(x_labels) return the_plot + "\n" + x_labels_text microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/backend/000077500000000000000000000000001475371071500221525ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/backend/__init__.py000066400000000000000000000001111475371071500242540ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/backend/onnx_backend.py000066400000000000000000000260751475371071500251670ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import os import textwrap from typing import Iterator import numpy as np import onnx import onnx.numpy_helper from onnx.backend.test import __file__ as backend_folder from onnxscript.backend import onnx_export def assert_almost_equal_string(expected, value): """Compares two arrays knowing they contain strings. Raises an exception if the test fails. Args: expected: expected array value: value """ def is_float(x): # pylint: disable=unused-argument try: return True except ValueError: # pragma: no cover return False if all(map(is_float, expected.ravel())): expected_float = expected.astype(np.float32) value_float = value.astype(np.float32) np.testing.assert_almost_equal(expected_float, value_float) else: np.testing.assert_almost_equal(expected, value) class OnnxBackendTest: """Definition of a backend test. It starts with a folder, in this folder, one onnx file must be there, then a subfolder for each test to run with this model. Args: folder: test folder onnx_path: onnx file onnx_model: loaded onnx file tests: list of test """ @staticmethod def _sort(filenames): temp = [] for f in filenames: name = os.path.splitext(f)[0] i = name.split("_")[-1] temp.append((int(i), f)) temp.sort() return [_[1] for _ in temp] @staticmethod def _read_proto_from_file(full): if not os.path.exists(full): raise FileNotFoundError(f"File not found: {full!r}.") # pragma: no cover with open(full, "rb") as f: serialized = f.read() try: loaded = onnx.numpy_helper.to_array(onnx.load_tensor_from_string(serialized)) except Exception as e: # pylint: disable=W0703 seq = onnx.SequenceProto() try: seq.ParseFromString(serialized) loaded = onnx.numpy_helper.to_list(seq) # type: ignore[assignment] except Exception: # pylint: disable=W0703 try: loaded = onnx.load_model_from_string(serialized) # type: ignore[assignment] except Exception: raise RuntimeError( f"Unable to read {full!r}, error is {e}, " f"content is {serialized[:100]!r}." ) from e return loaded @staticmethod def _load(folder, names): res = [] for name in names: full = os.path.join(folder, name) new_tensor = OnnxBackendTest._read_proto_from_file(full) if isinstance(new_tensor, (np.ndarray, onnx.ModelProto, list)): t = new_tensor elif isinstance(new_tensor, onnx.TensorProto): t = onnx.numpy_helper.to_array(new_tensor) else: raise RuntimeError( # noqa: TRY004 f"Unexpected type {type(new_tensor)!r} for {full!r}." ) res.append(t) return res def __repr__(self): """Usual""" return f"{self.__class__.__name__}({self.folder!r})" def __init__(self, folder): if not os.path.exists(folder): raise FileNotFoundError(f"Unable to find folder {folder!r}.") # pragma: no cover content = os.listdir(folder) onx = [c for c in content if os.path.splitext(c)[-1] in {".onnx"}] if len(onx) != 1: raise ValueError( # pragma: no cover f"There is more than one onnx file in {folder!r} ({onx!r})." ) self.folder = folder self.onnx_path = os.path.join(folder, onx[0]) self.onnx_model = onnx.load(self.onnx_path) self.tests = [] for sub in content: full = os.path.join(folder, sub) if os.path.isdir(full): pb = [c for c in os.listdir(full) if os.path.splitext(c)[-1] in {".pb"}] inputs = OnnxBackendTest._sort(c for c in pb if c.startswith("input_")) outputs = OnnxBackendTest._sort(c for c in pb if c.startswith("output_")) t = dict( inputs=OnnxBackendTest._load(full, inputs), outputs=OnnxBackendTest._load(full, outputs), ) self.tests.append(t) @property def name(self): """Returns the test name.""" return os.path.split(self.folder)[-1] def __len__(self): """Returns the number of tests.""" return len(self.tests) def _compare_results(self, index, i, e, o, decimal=None): """Compares the expected output and the output produced by the runtime. Raises an exception if not equal. Args: index: test index i: output index e: expected output o: output decimal: precision """ if isinstance(e, np.ndarray): if isinstance(o, np.ndarray): if decimal is None: if e.dtype == np.float32: deci = 6 elif e.dtype == np.float64: deci = 12 else: deci = 7 else: deci = decimal if e.dtype == np.object_: try: assert_almost_equal_string(e, o) except AssertionError as ex: raise AssertionError( # pragma: no cover f"Output {i} of test {index} in folder {self.folder} failed." ) from ex else: try: np.testing.assert_almost_equal(e, o, decimal=deci) except AssertionError as ex: raise AssertionError( f"Output {i} of test {index} in folder {self.folder} failed." ) from ex elif hasattr(o, "is_compatible"): # A shape if e.dtype != o.dtype: raise AssertionError( f"Output {i} of test {index} in folder " f"{self.folder} failed (e.dtype={e.dtype}, o={o})." ) if not o.is_compatible(e.shape): raise AssertionError( # pragma: no cover f"Output {i} of test {index} in folder " f"{self.folder} failed (e.shape={e.shape}, o={o})." ) else: raise NotImplementedError(f"Comparison not implemented for type {type(e)!r}.") def is_random(self): """Returns whether the test is random.""" return "bernoulli" in self.folder def run(self, load_fct, run_fct, index=None, decimal=None): """Executes a tests or all tests if index is None. The function crashes if the tests fails. Args: load_fct: loading function, takes a loaded onnx graph, and returns an object run_fct: running function, takes the result of previous function, the inputs, and returns the outputs index: index of the test to run or all. decimal: requested precision to compare results """ if index is None: for i in range(len(self)): self.run(load_fct, run_fct, index=i, decimal=decimal) return obj = load_fct(self.onnx_model) got = run_fct(obj, *self.tests[index]["inputs"]) expected = self.tests[index]["outputs"] if len(got) != len(expected): raise AssertionError( # pragma: no cover f"Unexpected number of output (test {index}, folder {self.folder}), " f"got {len(got)}, expected {len(expected)}." ) for i, (e, o) in enumerate(zip(expected, got)): if self.is_random(): if e.dtype != o.dtype: raise AssertionError( f"Output {i} of test {index} in folder " f"{self.folder} failed (type mismatch {e.dtype} != {o.dtype})." ) if e.shape != o.shape: raise AssertionError( f"Output {i} of test {index} in folder " f"{self.folder} failed (shape mismatch {e.shape} != {o.shape})." ) else: self._compare_results(index, i, e, o, decimal=decimal) def to_python(self): """Returns a python code equivalent to the ONNX test. Returns: code """ rows = [] code = onnx_export.export2onnx(self.onnx_model) # type: ignore[attr-defined] lines = code.split("\n") lines = [ line for line in lines if not line.strip().startswith("print") and not line.strip().startswith("# ") ] rows.append(textwrap.dedent("\n".join(lines))) rows.append("oinf = OnnxInference(onnx_model)") for test in self.tests: rows.append("xs = [") for inp in test["inputs"]: rows.append(textwrap.indent(f"{inp!r},", " " * 2)) rows.append("]") rows.append("ys = [") for out in test["outputs"]: rows.append(textwrap.indent(f"{out!r},", " " * 2)) rows.append("]") rows.append("feeds = {n: x for n, x in zip(oinf.input_names, xs)}") rows.append("got = oinf.run(feeds)") rows.append("goty = [got[k] for k in oinf.output_names]") rows.append("for y, gy in zip(ys, goty):") rows.append(" self.assertEqualArray(y, gy)") rows.append("") code = "\n".join(rows) final = "\n".join([f"def {self.name}(self):", textwrap.indent(code, " ")]) return final def enumerate_onnx_tests(series, fct_filter=None) -> Iterator[OnnxBackendTest]: """Collects test from a sub folder of `onnx/backend/test`. Works as an enumerator to start processing them without waiting or storing too much of them. Args: series: which subfolder to load, possible values: (`'node'`, ...) fct_filter: function `lambda testname: boolean` to load or skip the test, None for all Yields: list of @see cl OnnxBackendTest """ root = os.path.dirname(backend_folder) sub = os.path.join(root, "data", series) if not os.path.exists(sub): raise FileNotFoundError( f"Unable to find series of tests in {root!r}, subfolders:\n" + "\n".join(os.listdir(root)) ) tests = os.listdir(sub) for t in tests: if fct_filter is not None and not fct_filter(t): continue folder = os.path.join(sub, t) content = os.listdir(folder) onx = [c for c in content if os.path.splitext(c)[-1] in {".onnx"}] if len(onx) == 1: yield OnnxBackendTest(folder) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/backend/onnx_backend_test.py000066400000000000000000000026261475371071500262220ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import os import unittest import onnxruntime as ort from onnxscript.backend import onnx_backend def load_function(obj): return ort.InferenceSession(obj.SerializeToString(), providers=("CPUExecutionProvider",)) def run_function(obj, *inputs): names = [i.name for i in obj.get_inputs()] if len(names) < len(inputs): raise AssertionError(f"Got {len(inputs)} inputs but expecting {len(names)}.") feeds = {names[i]: inputs[i] for i in range(len(inputs))} got = obj.run(None, feeds) return got class TestOnnxBackEnd(unittest.TestCase): folder = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), "onnx_backend_test_code") def test_enumerate_onnx_tests(self): name = "test_abs" code = list(onnx_backend.enumerate_onnx_tests("node", lambda folder: folder == name)) self.assertEqual(len(code), 1) def test_enumerate_onnx_tests_run_one(self): done = 0 for backend_test in onnx_backend.enumerate_onnx_tests( "node", lambda folder: folder == "test_abs" ): self.assertIn(backend_test.name, repr(backend_test)) self.assertGreater(len(backend_test), 0) backend_test.run(load_function, run_function) done += 1 self.assertEqual(done, 1) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/backend/onnx_export.py000066400000000000000000001006301475371071500251070ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Any, Optional, Sequence import numpy import onnx from onnx import FunctionProto, GraphProto, ModelProto, TensorProto, ValueInfoProto from onnx.helper import make_node import onnxscript.onnx_types import onnxscript.type_annotation _SINGLE_INDENT = " " kwlist = { "False", "None", "True", "and", "as", "assert", "async", "await", "break", "class", "continue", "def", "del", "elif", "else", "except", "finally", "for", "from", "global", "if", "import", "in", "is", "lambda", "nonlocal", "not", "or", "pass", "raise", "return", "try", "while", "with", "yield", } def _get_const_repr(const_node): """Given an ONNX Constant-op node, returns a string representation of the constant-value in ONNXScript, if a compact representation is possible. Returns None otherwise. Supports only FLOAT/INT64 values and scalars and small rank-1 tensors. This needs to be reconciled with the ONNXScript converter. """ assert const_node.op_type == "Constant", "Expected a constant node" attr = const_node.attribute[0] if not attr.HasField("t"): return None tensor_proto = attr.t if tensor_proto.data_type in {TensorProto.FLOAT, TensorProto.INT64}: rank = len(tensor_proto.dims) if rank == 0: array = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto).reshape(1) return repr(array[0]) if rank == 1 and tensor_proto.dims[0] < 5: return repr(list(onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto))) return None def _cleanup_variable_name(name: ValueInfoProto | str) -> str: """Converts given name into a valid python variable names. Handles names that clash with python keywords and common issues seen in ONNX models: * Identifiers like "5" (that do not start with an alpha character) * Identifiers that contain a dot like "layers.0.foo" This is a simple heuristic, and doesn't guarantee it avoids name-clashes. """ if isinstance(name, ValueInfoProto): # Handle graph/function input/output uniformly name = name.name assert isinstance(name, str) assert name != "" if name in kwlist: return f"r_{name}" first = name[0] if not (first.isalpha() or (first == "_")): name = f"__{name}" def rename_char(char): """Replace invalid character by underscore.""" return char if (char.isalnum() or (char == "_")) else "_" return "".join([rename_char(c) for c in name]) def _make_short_name_mapper(): """Returns a renamer used to create short new names (like v0, v1, ...) for variables.""" variable_names: dict[str, str] = {} def renamer(name): # TODO: simplify this. No need to use _cleanup_variable_name? var_name = _cleanup_variable_name(name) if var_name in variable_names: return variable_names[var_name] new_name = f"v{len(variable_names) + 1}" assert var_name is not None # TODO(rama): This looks suspect. variable_names[var_name] = new_name return new_name return renamer def _translate_type(onnx_type): """Converts a onnx type into a type defined by *onnxscript*.""" return onnxscript.onnx_types.onnx_type_to_onnxscript_repr(onnx_type) def _translate_signature(inputs, outputs): """Produce the script-functions signature.""" def input_sig(inp: ValueInfoProto | str): if isinstance(inp, ValueInfoProto): # GraphProto inputs/outputs are ValueInfoProto return f"{_cleanup_variable_name(inp.name)}: {_translate_type(inp.type)}" # FunctionProto inputs/outputs are just strings return _cleanup_variable_name(inp) result = f"({', '.join([input_sig(x) for x in inputs])})" if outputs and isinstance(outputs[0], ValueInfoProto): result += f" -> ({', '.join([_translate_type(x.type) for x in outputs])})" return f"{result}:" def _to_str(s): if isinstance(s, bytes): return s.decode("utf-8") return s def _is_attribute_ref(attr: onnx.AttributeProto) -> bool: return attr.HasField("ref_attr_name") and attr.ref_attr_name != "" def _attribute_value(attr: onnx.AttributeProto): if attr.type == onnx.AttributeProto.FLOAT: return attr.f if attr.type == onnx.AttributeProto.INT: return attr.i if attr.type == onnx.AttributeProto.STRING: return _to_str(attr.s) if attr.type == onnx.AttributeProto.TENSOR: tensor_proto = attr.t if onnx.external_data_helper.uses_external_data(tensor_proto): return tensor_proto else: return onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto) # TODO: # - onnx.AttributeProto.GRAPH # - onnx.AttributeProto.SPARSE_TENSOR # - onnx.AttributeProto.TYPE_PROTO if attr.type == onnx.AttributeProto.FLOATS: return list(attr.floats) if attr.type == onnx.AttributeProto.INTS: return list(attr.ints) if attr.type == onnx.AttributeProto.STRINGS: return list(map(_to_str, attr.strings)) # TODO: # - onnx.AttributeProto.TENSORS # - onnx.AttributeProto.GRAPHS # - onnx.AttributeProto.SPARSE_TENSORS # - onnx.AttributeProto.TYPE_PROTOS raise NotImplementedError(f"Unable to return a value for attribute {attr!r}.") def _update_names_used_in_graph(names: set[str], graph: GraphProto) -> None: """Adds the names used in a graph to given set.""" names.update(x.name for x in graph.input) names.update(x.name for x in graph.output) names.update(x.name for x in graph.initializer) for node in graph.node: _update_names_used_in_node(names, node) def _update_names_used_in_node(names: set[str], node: onnx.NodeProto) -> None: names.update(node.input) names.update(node.output) for attr in node.attribute: if attr.HasField("g"): _update_names_used_in_graph(names, attr.g) for g in attr.graphs: _update_names_used_in_graph(names, g) def _update_names_used_in_function(names: set[str], fun: FunctionProto) -> None: names.update(fun.input) names.update(fun.output) for node in fun.node: _update_names_used_in_node(names, node) def _names_used_in_function(fun: FunctionProto) -> set[str]: names: set[str] = set() _update_names_used_in_function(names, fun) return names def has_input(node: onnx.NodeProto, index: int) -> bool: """Returns True iff the node has an input at given index.""" return index < len(node.input) and node.input[index] != "" def is_onnx_op(node: onnx.NodeProto, op_type: str) -> bool: return node.op_type == op_type and node.domain in {"", "ai.onnx"} def _is_used_in_graph_body(name: str, graph: GraphProto) -> bool: """Returns True iff the given name is used in the graph body.""" # TODO: This is an approximation. names: set[str] = set() for node in graph.node: _update_names_used_in_node(names, node) return name in names def _cond_is_used_in_loop_body(graph: GraphProto) -> bool: """Returns True iff loop requires a condition.""" cond_in = graph.input[1].name cond_out = graph.output[0].name for node in graph.node: # Ignore "cond_out = Identity(cond_in)" node if is_onnx_op(node, "Identity") and len(node.input) == 1 and len(node.output) == 1: if node.input[0] == cond_in and node.output[0] == cond_out: continue names: set[str] = set() # TODO: The following is an approximation-based check _update_names_used_in_node(names, node) if (cond_in in names) or (cond_out in names): return True return False class _Exporter: """Class used for recursive traversal of Proto structures.""" def __init__( self, *, rename: bool, use_operators: bool, inline_const: bool, skip_initializers: bool ) -> None: self.use_operators = use_operators if rename: rename_function = _make_short_name_mapper() else: rename_function = _cleanup_variable_name self._rename_variable = self._handle_attrname_conflict(rename_function) self.inline_const = inline_const self.constants: dict[str, str] = {} self._attr_renaming: dict[str, str | None] = {} # For current function. self._names_used: set[str] = set() # For current function. # _name_remappings: used to undo the SSA-renaming in ONNX control-flow ops. # We map the multiple SSA-variants back to the same Python variable name. self._name_remappings: list[dict[str, str]] = [] self.skip_initializers = skip_initializers self.skipped_initializers: dict[str, onnx.TensorProto] = {} def _handle_attrname_conflict(self, renamer): """Add ref-attr-name-conflict handling logic to renaming function.""" def new_renamer(name): new_name = renamer(name) if new_name not in self._attr_renaming: return new_name # Name conflicts with attribute parameter name. alternate = self._attr_renaming[new_name] if alternate is not None: return alternate counter = 0 candidate = new_name while candidate in self._names_used: candidate = f"{new_name}_{counter}" counter += 1 self._attr_renaming[new_name] = candidate self._names_used.add(candidate) return candidate return new_renamer def _translate_onnx_var(self, var): """Converts an ONNX variable name to a python variable name.""" if isinstance(var, ValueInfoProto): var = var.name if var == "": return "None" for scope in reversed(self._name_remappings): if var in scope: return scope[var] return self._rename_variable(var) def _translate_onnx_var_ref(self, var): """Translates a reference to an ONNX variable (a r-value)""" if var in self.constants: return self.constants[var] return self._translate_onnx_var(var) def _rename_domain(self, domain: str) -> str: if domain in {"", "ai.onnx"}: return "opset" # TODO: Need checks to avoid name conflicts. return _cleanup_variable_name(domain) # type: ignore[return-value] def _make_opset_name(self, domain, version): return f"{self._rename_domain(domain)}{version}" def _make_callee_name(self, domain, version, name, node=False): """Generate name to be used for called op/function in a node or for a generated script function.""" # TODO: Avoid name-conflict between function-names and value-names name = _cleanup_variable_name(name) if node: if version is None: version = 1 if not isinstance(version, int): raise TypeError( f"version must be an integer not {version!r} for domain={domain!r} " f"and name={name!r}." ) opset = self._make_opset_name(domain, version) return f"{opset}.{name}" return name def _translate_graph_body(self, graph, opsets, indent=0): """Translates a graph body into python. The graph may be the main graph (of a model) or a subgraph (of a Loop or If node). """ code = [] if hasattr(graph, "initializer"): for init in graph.initializer: if self.skip_initializers: init_py_name = self._translate_onnx_var(init.name) if init_py_name in self.skipped_initializers: raise RuntimeError( f"Initializer {init.name!r} is already present in skipped_initializers." ) self.skipped_initializers[init_py_name] = init continue node = make_node( "Constant", [], [self._translate_onnx_var(init.name)], # type: ignore[list-item] value=init, ) code.append(self._translate_node(node, opsets, indent=indent)) if hasattr(graph, "sparse_initializer") and len(graph.sparse_initializer) > 0: raise NotImplementedError("Unable to convert sparse_initilizer into python.") for node in graph.node: pynode = self._translate_node(node, opsets, indent=indent) if pynode: code.append(pynode) final = "\n".join(code) return final def _translate_attributes(self, node): attributes = [] for at in node.attribute: if _is_attribute_ref(at): attributes.append((at.name, at.ref_attr_name)) continue value = _attribute_value(at) if isinstance(value, str): attributes.append((at.name, f"{value!r}")) continue if isinstance(value, numpy.ndarray): onnx_dtype = at.t.data_type if len(value.shape) == 0: text = ( f'make_tensor("value", {onnx_dtype}, dims=[], ' f"vals=[{value.tolist()!r}])" ) else: text = ( f'make_tensor("value", {onnx_dtype}, dims={list(value.shape)!r}, ' f"vals={value.ravel().tolist()!r})" ) attributes.append((at.name, text)) continue if isinstance(value, TensorProto): metadata = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(value) name = value.name or "value" text = "external_tensor(" text += f"{name!r}, {value.data_type}, {list(value.dims)!r}" text += f", {metadata.location!r}" if metadata.offset: text += f", offset={metadata.offset!r}" if metadata.length: text += f", length={metadata.length!r}" text += ")" attributes.append((at.name, text)) continue attributes.append((at.name, repr(value))) return ", ".join(f"{k}={v}" for k, v in attributes) def _translate_if(self, node, opsets, indent=0): """Translates a node If into python.""" sindent = _SINGLE_INDENT * indent code = [f"{sindent}if {node.input[0]}:"] if len(node.attribute) != 2: raise RuntimeError( f"Node {node.op_type!r} expected two attributes not {len(node.attribute)}." ) atts = node.attribute if atts[0].name == "else_branch": else_branch, then_branch = atts[0].g, atts[1].g else: else_branch, then_branch = atts[1].g, atts[0].g code.append( self._translate_graph_body( then_branch, opsets, indent=indent + 1, ) ) code.extend(self._emit_assign(node.output, then_branch.output, indent + 1)) code.append(f"{sindent}else:") code.append( self._translate_graph_body( else_branch, opsets, indent=indent + 1, ) ) code.extend(self._emit_assign(node.output, else_branch.output, indent + 1)) return "\n".join(code) def _emit_assign(self, lhs, rhs, indent): def to_var(x): if isinstance(x, ValueInfoProto): x = x.name return self._translate_onnx_var(x) sindent = _SINGLE_INDENT * indent def assign(lhs_var: str, rhs_var: str): return f"{sindent}{to_var(lhs_var)} = {to_var(rhs_var)}" if isinstance(lhs, (str, ValueInfoProto)): return [assign(lhs, rhs)] return [assign(x, y) for x, y in zip(lhs, rhs)] def _translate_loop(self, node, opsets, indent=0): """Translates a node Loop into python.""" body = node.attribute[0].g sindent = _SINGLE_INDENT * indent rows = [] # Node inputs: optional max-trip-count, optional condition, initial values (of dependencies) # Node outputs: final values (of dependencies), scan-outputs # Body inputs: iteration-count, condition, input values (of dependencies) # Body outputs: condition, output values (of dependencies), scan-outputs onnx_iter_var = body.input[0].name if has_input(node, 0): use_iter_var = True n_iter = self._translate_onnx_var(node.input[0]) else: use_iter_var = _is_used_in_graph_body(onnx_iter_var, body) n_iter = None iter_var = self._translate_onnx_var(onnx_iter_var) cond_in = body.input[1].name cond_out = body.output[0].name py_cond = self._translate_onnx_var(cond_in) use_loop_cond = True # TODO if has_input(node, 1): rows.extend(self._emit_assign(cond_in, node.input[1], indent)) else: use_loop_cond = _cond_is_used_in_loop_body(body) # rows.append(f"{sindent}{py_cond} = True") num_state_vars = max(len(node.input) - 2, 0) actual_ins = node.input[2:] formal_ins = body.input[2:] formal_outs = body.output[1 : num_state_vars + 1] actual_outs = node.output[0:num_state_vars] rows.extend(self._emit_assign(formal_ins, actual_ins, indent)) if use_iter_var and not use_loop_cond: rows.append(f"{sindent}for {iter_var} in range({n_iter}):") # The following is a hacky way to suppress the generation of # "cond_out = cond_in", which ONNX forces for a FOR loop. # TODO: a cleaner solution for this. self._name_remappings[-1][cond_out] = self._translate_onnx_var(cond_in) elif not use_iter_var and use_loop_cond: rows.append(f"{sindent}while {py_cond}:") elif use_iter_var and use_loop_cond: # TODO: This needs fixing rows.append(f"{sindent}for {iter_var} in range({n_iter}):") rows.append(f"{sindent}{_SINGLE_INDENT}if not {py_cond}:") rows.append(f"{sindent}{_SINGLE_INDENT * 2}break") else: raise RuntimeError( f"Unable to export loop type {node.op_type!r} into python because " "there is no stop condition." ) rows.append( self._translate_graph_body( body, opsets, indent=indent + 1, ) ) if use_loop_cond: rows.extend(self._emit_assign(cond_in, cond_out, indent + 1)) rows.extend(self._emit_assign(formal_ins, formal_outs, indent + 1)) rows.extend(self._emit_assign(actual_outs, formal_ins, indent)) # TODO: This doesn't handle scan-outputs yet. return "\n".join(rows) def _translate_scan(self, node, opsets, indent=0): """Translates a node Scan into python.""" raise NotImplementedError() def _translate_node(self, onnx_node, opsets, indent=0): if isinstance(onnx_node, dict): node = onnx_node["onnx_node"] else: node = onnx_node if self.inline_const and node.op_type == "Constant": val = _get_const_repr(node) if val is not None: self.constants[node.output[0]] = str(val) return "" if node.op_type in {"If", "Loop", "Scan"}: # If, Loop, Scan if node.op_type == "If": return self._translate_if(node, opsets, indent=indent) if node.op_type == "Loop": return self._translate_loop(node, opsets, indent=indent) if node.op_type == "Scan": return self._translate_scan(node, opsets, indent=indent) raise RuntimeError(f"Unable to export node type {node.op_type!r} into python.") if any(hasattr(att, "g") and att.g and att.g.ByteSize() > 0 for att in node.attribute): raise RuntimeError(f"Unable to export node type {node.op_type!r} into python.") ops = { "Add": "+", "Sub": "-", "Mul": "*", "MatMul": "@", "Div": "/", "Pow": "**", "And": "&", "Or": "|", "Greater": ">", "Equal": "==", "Lesser": "<", "GreaterOrEqual": ">=", "LessOrEqual": "<=", } sindent = _SINGLE_INDENT * indent if self.use_operators and node.op_type in ops: return ( f"{sindent}{self._translate_onnx_var(node.output[0])} = " f"{(f' {ops[node.op_type]} ').join(map(self._translate_onnx_var_ref, node.input))}" ) callee_name = self._make_callee_name( node.domain, opsets[node.domain], node.op_type, node=True ) attributes_str = self._translate_attributes(node) if len(node.input) > 0 and len(attributes_str) > 0: attributes_str = f", {attributes_str}" output_names: list[Any] = [] for i, o in enumerate(node.output): if o in ("", None): output_names.append(f"_{i}") else: output_names.append(self._translate_onnx_var(o)) input_names = [self._translate_onnx_var_ref(x) for x in node.input] # Suppress generation of redundant copy: used to suppress "cond_out = cond_in" # from an ONNX FOR loop, which can cause problems in python. if node.op_type == "Identity" and len(node.input) == 1 and len(node.output) == 1: if output_names[0] == input_names[0]: return "" text = [ sindent, ", ".join(output_names), " = ", callee_name, "(", ", ".join(input_names), attributes_str, ")", ] return "".join(text) def _translate_opset_import(self, domain: str, version: int) -> str: if domain in {"", "ai.onnx"}: return f"from onnxscript.onnx_opset import opset{version}\n" else: varname = self._make_opset_name(domain, version) return f"{varname} = Opset('{domain}', {version})\n" def _translate_opset_imports( self, opset_imports: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto] ) -> str: return "".join( [self._translate_opset_import(x.domain, x.version) for x in opset_imports] ) def _translate_opset_imports_of( self, proto: ModelProto | FunctionProto | GraphProto ) -> str: if hasattr(proto, "opset_import"): text = self._translate_opset_imports(proto.opset_import) if isinstance(proto, FunctionProto): if not any(x.domain == proto.domain for x in proto.opset_import): text += self._translate_opset_import(proto.domain, 1) return text return "" def _translate_function_signature(self, funproto: onnx.FunctionProto) -> str: """Generate signature for FunctionProto.""" type_map = _attribute_param_types(funproto) def attr_sig(attr_name: str) -> str: self._attr_renaming[attr_name] = None self._names_used.add(attr_name) # A default type of INT is used for attribute parameters that are never used. type = type_map.get(attr_name, onnx.AttributeProto.INT) typerep = onnxscript.type_annotation.onnx_attr_type_to_onnxscript_repr(type) return f"{attr_name}: {typerep}" inputs = [self._translate_onnx_var(x) for x in funproto.input] attrs = [attr_sig(x) for x in funproto.attribute] input_and_attrs = ", ".join(inputs + attrs) # type: ignore[arg-type] if len(funproto.attribute_proto) > 0: message = "\n # Attribute parameters default-values not handled yet." else: message = "" return f"({input_and_attrs}):{message}" def _translate_function(self, funproto: onnx.FunctionProto) -> str: """Generate python code for FunctionProto.""" opsets = {} for imported in funproto.opset_import: opsets[imported.domain] = imported.version self._attr_renaming = {} used_proto_names = _names_used_in_function(funproto) renamed_names_used = [self._translate_onnx_var(x) for x in used_proto_names] self._names_used = set(renamed_names_used) result = [] def add_line(line: str) -> None: result.append(line) opset_name = self._make_opset_name(funproto.domain, 1) add_line(f"@script({opset_name})") fun_name = self._make_callee_name(funproto.domain, 1, funproto.name) fun_sig = self._translate_function_signature(funproto) add_line(f"def {fun_name}{fun_sig}") if funproto.doc_string: add_line(f' """{funproto.doc_string}"""') self._name_remappings.append({}) for node in funproto.node: add_line(self._translate_node(node, opsets, indent=1)) return_values = ", ".join(self._translate_onnx_var(x) for x in funproto.output) add_line(f" return {return_values}") self._name_remappings.pop() return "\n".join(result) def _translate_graph(self, model: onnx.ModelProto, function_name: Optional[str]) -> str: graph = model.graph opsets = {} for imported in model.opset_import: opsets[imported.domain] = imported.version if function_name is None: function_name = _cleanup_variable_name(graph.name) result: list[str] = [] def add(line: str) -> None: result.append(line) if self.skip_initializers: indent_level = 2 indent = _SINGLE_INDENT else: indent_level = 1 indent = "" add(f"{indent}@script()") add(f"{indent}def {function_name}{_translate_signature(graph.input, graph.output)}") indent = indent + _SINGLE_INDENT doc = graph.doc_string if doc: add(f'{indent}"""{doc}"""') add(self._translate_graph_body(graph, opsets, indent=indent_level)) return_values = ", ".join(self._translate_onnx_var(x) for x in graph.output) add(f"{indent}return {return_values}") script = "\n".join(result) if self.skipped_initializers: return self._substitute_initializers(script, function_name) return script def _substitute_initializers(self, script: str, script_function_name: str) -> str: init_names = self.skipped_initializers.keys() # Formal parameters representing initializers (single level indentation) __ = _SINGLE_INDENT initializers_as_params = "\n".join(f"{__}{x}," for x in init_names) def generate_rand(name: str, value: TensorProto) -> str: shape = ",".join(str(d) for d in value.dims) if value.data_type != TensorProto.FLOAT: raise NotImplementedError( f"Unable to generate random initializer for data type {value.data_type}." ) return f"{__}{name} = numpy.random.rand({shape}).astype(numpy.float32)" random_initializer_values = "\n".join( generate_rand(key, value) for key, value in self.skipped_initializers.items() ) # Actual parameter values for initializers (double level indentation) indented_initializers_as_params = "\n".join(f"{__}{__}{x}," for x in init_names) return f""" def make_model( {initializers_as_params} ): {script} {__}model = {script_function_name}.to_model_proto() {__}return model def make_model_with_random_weights(): {random_initializer_values} {__}model = make_model( {indented_initializers_as_params} {__}) {__}return model """ def _import_onnx_types( self, proto: onnx.ModelProto | onnx.GraphProto | onnx.FunctionProto ) -> str: """Generate import statements for types used in the graph.""" if isinstance(proto, ModelProto): graph_or_function = proto.graph else: graph_or_function = proto used_types: set[str] = set() for t in list(graph_or_function.input) + list(graph_or_function.output): if hasattr(t, "type"): ts = _translate_type(t.type) its = ts.split("[", maxsplit=1)[0] used_types.add(its) # TODO: handle types in nested graphs. sorted_types = sorted(used_types) if sorted_types: return "from onnxscript.onnx_types import " + ", ".join(sorted_types) return "" def export( self, proto: onnx.ModelProto | onnx.FunctionProto, function_name: Optional[str] ) -> str: result: list[str] = [] def add(line: str) -> None: result.append(line) # Generic imports. add("import numpy") add("from onnx import TensorProto") add("from onnx.helper import make_tensor") add("from onnxscript import script, external_tensor") add("from onnxscript.values import Opset") add(self._import_onnx_types(proto)) if isinstance(proto, ModelProto): translated_functions = [self._translate_function(f) for f in proto.functions] translated_functions.append(self._translate_graph(proto, function_name)) else: assert isinstance(proto, FunctionProto) translated_functions = [self._translate_function(proto)] # TODO: unique_function_domain_version.add((f.domain, 1)) add(self._translate_opset_imports_of(proto)) result.extend(translated_functions) add("") final = "\n".join(result) if "\nreturn" in final: raise SyntaxError(f"The produced code is wrong.\n{final}") return final def _attribute_param_types( funproto: onnx.FunctionProto, ) -> dict[str, onnx.AttributeProto.AttributeType]: """Compute mapping from (names of) attribute parameters of function to their types.""" type_map = {} def visit_node(node: onnx.NodeProto) -> None: for attr in node.attribute: if _is_attribute_ref(attr): type_map[attr.ref_attr_name] = attr.type elif attr.type == onnx.AttributeProto.GRAPH: visit_graph(attr.g) elif attr.type == onnx.AttributeProto.GRAPHS: for graph in attr.graphs: visit_graph(graph) def visit_graph(graph: onnx.GraphProto) -> None: for node in graph.node: visit_node(node) for node in funproto.node: visit_node(node) return type_map def export2python( model_onnx, function_name: Optional[str] = None, *, rename: bool = False, use_operators: bool = False, inline_const: bool = False, skip_initializers: bool = False, ): """Exports an ONNX model to the *python* syntax. Args: model_onnx: string or ONNX graph rename: rename the names to get shorter names function_name: main function name use_operators: use Python operators. inline_const: replace ONNX constants inline if compact skip_initializers: generated script will not include initializers. Instead, a function that generates the model, given initializer values, is generated, along with one that generates random values for the initializers. Returns: python code The following example shows what a python code creating a graph implementing the KMeans would look like. .. runpython:: :showcode: :process: import numpy from sklearn.cluster import KMeans from mlprodict.onnx_conv import to_onnx from mlprodict.onnx_tools.onnx_export import export2python X = numpy.arange(20).reshape(10, 2).astype(numpy.float32) tr = KMeans(n_clusters=2) tr.fit(X) onx = to_onnx(tr, X, target_opset=14) code = export2python(onx) print(code) """ if isinstance(model_onnx, str): model_onnx = onnx.load(model_onnx) if not isinstance(model_onnx, (ModelProto, FunctionProto)): raise TypeError(f"The function expects a ModelProto not {type(model_onnx)!r}.") exporter = _Exporter( rename=rename, use_operators=use_operators, inline_const=inline_const, skip_initializers=skip_initializers, ) return exporter.export(model_onnx, function_name) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/backend/onnx_export_test.py000066400000000000000000000251401475371071500261500ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import dataclasses import importlib import os import pathlib import re import sys import unittest from typing import Pattern import onnx import onnxruntime as ort import parameterized from onnxruntime.capi import onnxruntime_pybind11_state import onnxscript import onnxscript.testing import onnxscript.values from onnxscript.backend import onnx_backend, onnx_export from tests.models import type_double @dataclasses.dataclass class SkipInfo: pattern: Pattern reason: str condition: bool def skip(pattern: str | Pattern, reason: str, *, condition: bool = True): """Create a SkipInfo object. Args: pattern: A string or a regular expression to match the ONNX backend test name. reason: The reason why the test is skipped. condition: If False, the test is not skipped. """ if isinstance(pattern, str): pattern = re.compile(pattern) return SkipInfo(pattern, reason, condition) SKIP_TESTS = ( skip( r"^test_ai_onnx_ml_array_feature_extractor", "ImportError: cannot import name 'opset' from 'onnxscript.onnx_opset'", ), skip( r"^test_ai_onnx_ml_binarizer", "ImportError: cannot import name 'opset' from 'onnxscript.onnx_opset'", ), skip(r"^test_center_crop_pad_crop_negative_axes_hwc", "fixme: ORT segfaults"), skip(r"_scan_", "Operator Scan is not supported by onnxscript"), skip(r"^test_scan", "Operator Scan is not supported by onnxscript"), skip( r"^test_split", "split has an undefined number of outputs. Current implementation of eager mode is not aware of them", ), skip( r"^test_lstm_defaults", "LSTM has an undefined number of outputs. Current implementation of eager mode is not aware of them", ), skip( r"^test_lstm_with_initial_bias", "LSTM has an undefined number of outputs. Current implementation of eager mode is not aware of them", ), skip( r"^test_lstm_with_peepholes", "LSTM has an undefined number of outputs. Current implementation of eager mode is not aware of them", ), skip( r"^test_optional_get_element_tensor", "ONNX backend test produces an invalid graph: https://github.com/onnx/onnx/issues/5067", ), skip( r"test_loop", "Change when the converter supports support something like 'while i < n and cond:'", ), skip( r"^test_range_float_type_positive_delta_expanded", "Change when the converter supports support something like 'while i < n and cond:'", ), skip( r"^test_range_int32_type_negative_delta_expanded", "Change when the converter supports support something like 'while i < n and cond:'", ), skip(r"^test_ai_onnx_ml_label_encoder", "ONNX Runtime does not support Opset 21 at 1.17"), ) if sys.platform == "win32": SKIP_TESTS = ( *SKIP_TESTS, skip(r"^test_gemm_beta", "cannot import module, import_module does not work"), skip( r"^test_averagepool_2d_default", "cannot import module, import_module does not work", ), skip("^test_bitwise_not_3d", "cannot import module, import_module does not work"), skip( "^test_resize_upsample_scales_linear_half_pixel_symmetric", "cannot import module, import_module does not work", ), ) def load_function(obj): return ort.InferenceSession(obj.SerializeToString(), providers=("CPUExecutionProvider",)) def run_function(obj, *inputs): names = [i.name for i in obj.get_inputs()] if len(names) < len(inputs): raise AssertionError(f"Got {len(inputs)} inputs but expecting {len(names)}.") feeds = {names[i]: inputs[i] for i in range(len(inputs))} got = obj.run(None, feeds) return got def extract_functions(name: str, content: str, test_folder: pathlib.Path): if not test_folder.exists(): test_folder.mkdir(exist_ok=True, parents=True) init = str(test_folder / "__init__.py") with open(init, "w", encoding="utf-8") as f: f.write("\n") filename = str(test_folder / f"{name}.py") with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content + "\n") assert os.path.exists(filename), ( f"{filename!r} ({os.path.abspath(filename)!r} does not exist." ) import_name = f"tests.{test_folder.parts[-1]}.{name}" try: mod = importlib.import_module(import_name) except (SyntaxError, ImportError) as e: raise AssertionError( f"Unable to import {import_name!r} (e={e}) (file: {filename!r}, " f"absolute path: {os.path.abspath(filename)!r}, " f"current folder: {os.getcwd()}" f"\n---- CONTENT --\n{content}" ) from e functions = { k: v for k, v in mod.__dict__.items() if isinstance(v, onnxscript.OnnxFunction) } return functions def exec_main(f, *inputs): output = f(*inputs) if isinstance(output, tuple): return list(output) return [output] class TestOnnxBackEnd(unittest.TestCase): root_folder = pathlib.Path(__file__).parent.parent.parent test_folder = root_folder / "tests" / "onnx_backend_test_code" temp_folder = root_folder / "tests" / "export" def _proto_to_os_and_back(self, proto: onnxscript.FunctionProto, **export_options): """Convert a proto to onnxscript code and convert it back to a proto.""" code = onnx_export.export2python(proto, **export_options) map = extract_functions(proto.name, code, TestOnnxBackEnd.temp_folder) return map[proto.name] def _round_trip_check(self, script_function, **export_options): proto = script_function.to_function_proto() code = onnx_export.export2python(proto, **export_options) map = extract_functions(proto.name, code, TestOnnxBackEnd.temp_folder) result_proto = map[proto.name] onnxscript.testing.assert_isomorphic(proto, result_proto) def test_attr_ref(self): """Test functions using attribute-parameters.""" op = onnxscript.opset17 @onnxscript.script() def fun_with_attr_param(X, dtype: int): return op.Cast(X, to=dtype) self._round_trip_check(fun_with_attr_param) def test_double_attr_val_promotion(self): op = onnxscript.opset17 @onnxscript.script() def fun_with_double_attr_promotion(X, dtype: int): Y = op.Add(X, dtype) Z = op.Add(Y, dtype) return Z self._round_trip_check(fun_with_double_attr_promotion) def test_qualified_domain(self): """Test use of qualified domain name.""" op = onnxscript.opset17 custom_opset = onnxscript.values.Opset("my.domain.com", 1) @onnxscript.script(custom_opset) def twice(X): return op.Add(X, X) self._round_trip_check(twice) def test_loop(self): op = onnxscript.opset17 @onnxscript.script() def loop1(X, N): Sum = op.Identity(X) for _ in range(N): Sum = op.Add(Sum, X) return Sum self._round_trip_check(loop1) def test_export2python(self): proto = type_double.double_abs_subgraph.to_model_proto() code = onnx_export.export2python(proto, rename=True, use_operators=True) self.assertIn("v4 = v2 > v1", code) @parameterized.parameterized.expand( # type: ignore[misc] [ (backend_test.name, backend_test) for backend_test in onnx_backend.enumerate_onnx_tests("node") ] ) def test_export2python_produces_correct_onnx_script_model( self, _: str, backend_test: onnx_backend.OnnxBackendTest ): for skip_info in SKIP_TESTS: if skip_info.pattern.match(backend_test.name) and skip_info.condition: self.skipTest(skip_info.reason) self.assertIn(backend_test.name, repr(backend_test)) self.assertGreater(len(backend_test), 0) try: backend_test.run(load_function, run_function) except NotImplementedError as e: self.skipTest(f"Not implemented {e}") except ( IndexError, RuntimeError, TypeError, ValueError, AttributeError, onnxruntime_pybind11_state.Fail, # pylint: disable=c-extension-no-member onnxruntime_pybind11_state.NotImplemented, # pylint: disable=c-extension-no-member onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument, # pylint: disable=c-extension-no-member ) as e: self.skipTest(f"Unable to load the model: {e}") except ( onnxruntime_pybind11_state.RuntimeException # pylint: disable=c-extension-no-member ) as e: self.skipTest(f"Unable to run the model: {e}") except AssertionError as e: self.skipTest(f"ORT result mismatches with the expected: {e}") code = onnx_export.export2python( backend_test.onnx_model, function_name=f"bck_{backend_test.name}" ) self.assertIn("@script()", code) self.assertIn(f"def bck_{backend_test.name}(", code) if backend_test.name == "test_resize_downsample_scales_cubic": self.assertIn("Resize(X, None, scales,", code) functions = extract_functions(backend_test.name, code, self.test_folder) main_function = functions[f"bck_{backend_test.name}"] self.assertIsNotNone(main_function) proto = main_function.to_model_proto(ir_version=backend_test.onnx_model.ir_version) try: session = ort.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=("CPUExecutionProvider",) ) except Exception as e: raise AssertionError( f"Unable to load onnx for test {backend_test.name!r}.\n" f"{onnx.printer.to_text(proto)}\n" f"-----\n" f"{backend_test.onnx_model}" ) from e # Check converted onnx def _load_function(_): return session def _run_function(obj, *inputs): try: return run_function(obj, *inputs) except Exception as e: raise AssertionError( f"Unable to run test {backend_test.name!r} after conversion.\n" f"{onnx.printer.to_text(proto)}" ) from e backend_test.run(_load_function, _run_function) # Check eager mode backend_test.run(lambda _: main_function, exec_main) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/converter.py000066400000000000000000001700311475371071500231460ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import ast import logging from typing import ( TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, NoReturn, Optional, Sequence, Tuple, Union, ) import onnx import onnxscript from onnxscript import irbuilder, onnx_types, sourceinfo, values from onnxscript import type_annotation as ta from onnxscript._internal import analysis, ast_utils, autocast, param_manipulation PY_VERSION_GE_39 = ast_utils.PY_VERSION_GE_39 logger = logging.getLogger("onnxscript") # Python-to-IR converter: def not_allowed(construct): return f"{construct}not supported." class TranslationError(Exception): def __init__(self, *args: object) -> None: super().__init__(*args) def warn(msg): logger.warning(msg) def fail(msg) -> NoReturn: raise TranslationError(msg) def fail_if(cond, msg): if cond: raise TranslationError(msg) def ignore(cond, msg): if cond: warn(msg) # map from python operators to ONNX ops primop_map = { ast.Add: "Add", ast.And: "And", ast.BitAnd: "And", ast.BitOr: "Or", ast.Div: "Div", ast.Eq: "Equal", ast.Gt: "Greater", ast.GtE: "GreaterOrEqual", ast.Lt: "Less", ast.LtE: "LessOrEqual", ast.MatMult: "MatMul", ast.Mod: "Mod", ast.Mult: "Mul", ast.Not: "Not", ast.NotEq: "NotEqual", ast.Or: "Or", ast.Pow: "Pow", ast.Sub: "Sub", ast.USub: "Neg", } class Variable: """Represents an ONNX variable. TODO(rama): Consider merging this with IRVar. However, "castable" is specific to this converter. """ def __init__(self, name: str, castable: bool = False): """Initialize the instance. Args: name: Name of the ONNX variable castable: Whether this variable is castable to a desired target type. Used for ONNX variables representing constants created from python values like 0 or 1 or 0.5 which are treated as polymorphic values castable to other types as needed. """ self.name = name self.is_castable = castable def __str__(self) -> str: return self.name if TYPE_CHECKING: # The type-alias LocalSymValue represents the types of values that local names in a # script-function may be bound to during translation, (ONNX IR values). # TODO(rama): Rationalize this and values.SymbolValue LocalSymValue = Union[values.SymbolValue, irbuilder.IRFunction] # The type-alias PyValue is used to represent the types of python values that may be used # in an ONNX Script function. # TODO(rama): Flesh out the set of valid types here. These include values such as # 1 (int), 1.0 (float), [2, 4], [1.0], etc. which will be converted to ONNX, for # use as value-parameters or attribute-parameters in an ONNX call (Node). PyValue = Any # The type-alias SymValue denotes values that an identifier may be bound to during # translation. A local name will be bound to a LocalSymValue, while a global name # will be bound to a PyValue. SymValue = Union[LocalSymValue, PyValue] # PreferredName is a type-alias used to represent the preferred name used in the generated # ONNX for a value returned by an expression. There is no guarantee that the specified # name will be used exactly. The converter will modify the name (with a suffix), # if necesssary, to ensure that it is unique (to ensure ONNX's SSA requirement). PreferredName = str # The type-alias OnnxVar indicates variable names used in the generated ONNX. OnnxVarName = str class Converter: """Main class to translate python code into ONNX operators. Args: ir_builder: convert AST node into ONNX structures, if None, class :class:`onnxscript.irbuilder.IRBuilder` is used The class uses logger `onnxscript`. Logging can be enabled with the following code: :: import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) Or if you need to enable only the logger used by this module: :: import logging logger = logging.getLogger('onnxscript') logger.setLevel(logging.DEBUG) console = logging.StreamHandler() logger.addHandler(console) """ def __init__( self, ir_builder: Optional[irbuilder.IRBuilder] = None, opset: Optional[values.Opset] = None, global_names: Optional[dict[str, Any]] = None, source: Optional[str] = None, default_opset: Optional[values.Opset] = None, ): self.ir_builder = ir_builder or irbuilder.IRBuilder() self.source = source if global_names is not None: # We make a copy in case function eval modifies it. self.globals = global_names.copy() self.this_module = opset self.default_opset_ = default_opset # States initialized by `_init_function_translation` self._outer: List[irbuilder.IRFunction] = [] self._current_fn: irbuilder.IRFunction = None self._nextvar: int = 0 self._used_vars: set[str] = set() self._locals: List[Dict[str, LocalSymValue]] = [{}] @property def default_opset(self) -> values.Opset: if self.default_opset_ is None: raise RuntimeError( "default_opset must be specified in script for functions " "that do not contain any use of an ONNX opset." ) return self.default_opset_ def _set_default_opset(self, opset: values.Opset, node: ast.AST) -> None: if opset.domain != "": return if self.default_opset_ is not None: if ( opset.domain != self.default_opset_.domain or opset.version != self.default_opset_.version ): self.fail( node, f"Two distincts opset were used ({opset} != {self.default_opset_})." ) else: self.default_opset_ = opset def _find_onnx_opset(self, node: ast.AST) -> Optional[values.Opset]: """Find the (first) ONNX opset used in the function, if any.""" # Search for a Call expression of form "op.OpName(...)" if isinstance(node, ast.Call): if isinstance(node.func, ast.Attribute): opset_expr = node.func.value if isinstance(opset_expr, ast.Name): if opset_expr.id in self.globals: opset = self.globals[opset_expr.id] if isinstance(opset, values.Opset) and opset.domain == "": return opset for child in ast.iter_child_nodes(node): res = self._find_onnx_opset(child) if res is not None: return res return None def _init_function_translation(self) -> None: """Initialize self for translating a new (top-level) function.""" self._outer = [] self._current_fn: Optional[irbuilder.IRFunction] = None self._nextvar = 0 self._used_vars = set() self._locals: List[Dict[str, LocalSymValue]] = [{}] def _source_of(self, node: ast.AST) -> sourceinfo.SourceInfo: return sourceinfo.SourceInfo(node, self.source, self._current_fn.name) def _message(self, node: ast.AST, error_msg: str) -> str: """Constructs an error _message containing source information about an ast node.""" return self._source_of(node).msg(error_msg) def warn(self, node: ast.AST, error_msg: str) -> None: warn(self._message(node, error_msg)) def fail(self, node: ast.AST, error_msg: str) -> NoReturn: fail(self._message(node, error_msg)) # Name resolution and namescopes: This component handles the following aspects: # * Name-scopes are different in Python and the generated ONNX: # - Control-flow blocks (a loop body or the then-or-else block of an if-stmt) # form part of the same name-scope in Python, but will be mapped to a nested # name-scope (as a sub-graph) in ONNX. # * Script-time name-value tracking: Name _lookup during script-time returns # statically-known information about the value the name will have at runtime. def _enter_scope(self, name: str, parent_node: ast.AST): """Enter a control-flow block (a loop body or if-then-else branch). The block is translated into a nested-scope in ONNX. """ self._outer.insert(0, self._current_fn) self._current_fn = self.ir_builder.new_function(name) self._locals.insert(0, {}) logger.debug("Converter:_enter_scope:%d:node:%s", len(self._locals), type(parent_node)) def _exit_scope(self) -> irbuilder.IRFunction: """Exit from a control-flow block (a loop body or if-then-else branch).""" logger.debug("Converter:_exit_scope:%d", len(self._locals)) graph = self._current_fn self._current_fn = self._outer.pop(0) self._locals.pop(0) return graph def _current_scope(self) -> Dict[str, LocalSymValue]: return self._locals[0] def _bind(self, name: str, val: LocalSymValue) -> None: logger.debug("Converter:_bind:%s", name) self._locals[0][name] = val def _lookup( self, name: str, info: sourceinfo.SourceInfo, raise_exception: bool = True ) -> SymValue: for scope in self._locals: if name in scope: return scope[name] if name in self.globals: return self.globals[name] if raise_exception: raise ValueError(info.msg(f"Unbound name: {name}.")) return None def generate_unique_name(self, candidate: str = "tmp") -> str: # TODO(justinchuby): Can we reduce the O complexity of this function? r = candidate while r in self._used_vars: r = f"{candidate}_{self._nextvar}" self._nextvar = self._nextvar + 1 self._used_vars.add(r) return r def _make_onnx_attr( self, attrname: str, attrval: Any, attrtype: Optional[int] = None ) -> irbuilder.IRAttributeValue: def tensor_name_generator() -> str: """Return name to be used for tensor, if we need to create one.""" return self.generate_unique_name(f"attr_{attrname}") proto = autocast.pyvalue_to_onnx_attribute( attrname, attrval, tensor_name_generator, attrtype ) return self.ir_builder.make_attr(proto) def _to_onnx_attr_ref( self, val: values.AttrRef, info: Optional[sourceinfo.SourceInfo] ) -> irbuilder.IRAttributeValue: pytype = val.typeinfo attrtype = ta.pytype_to_attrtype(pytype) attrname = None if attrtype is onnx.AttributeProto.FLOAT: attrname = "value_float" elif attrtype is onnx.AttributeProto.INT: attrname = "value_int" elif attrtype is onnx.AttributeProto.STRING: attrname = "value_string" elif attrtype is onnx.AttributeProto.INTS: attrname = "value_ints" else: msg = f"Unsupported attribute type {pytype!r}." fail(info.msg(msg) if info else msg) return self.ir_builder.make_attr_ref(attrname, val.value, pytype) def _to_onnx_var( self, val: values.SymbolValue | PyValue, target: Optional[PreferredName] = None, info: Optional[sourceinfo.SourceInfo] = None, ) -> Variable: if isinstance(val, values.AttrRef): # promote attribute to value result = self.generate_unique_name(target or "tmp") attr = self._to_onnx_attr_ref(val, info) self.emit([result], values.Op(self.default_opset, "Constant"), [], [attr]) if ta.base_type_is_bool(val.typeinfo): # ONNX attributes use an int-encoding for bools, but ONNX tensor types # distinguish between int and bool. So we cast the int tensor to a bool tensor, # to promote a (python) bool attribute to a ONNX bool tensor. result_as_bool = self.generate_unique_name(result + "_as_bool") cast_attr = self._make_onnx_attr("to", onnx_types.BOOL.dtype) self.emit( [result_as_bool], values.Op(self.default_opset, "Cast"), [result], [cast_attr], ) return Variable(result_as_bool, True) return Variable(result, True) if isinstance(val, values.Dynamic): return Variable(val.value) # Assume value is a python-value convertible to a tensor # TODO: check if value is convertible to a TensorProto, so that we can # produce a better error _message otherwise return self._emit_const(val, target or "tmp", info) def _py_var_to_onnx_var(self, py_var: str, info: sourceinfo.SourceInfo) -> Variable: return self._to_onnx_var(self._lookup(py_var, info), target=py_var, info=info) def emit( self, outputs: Sequence[str], callee: values.Op | str, inputs: Sequence[Optional[str]], attrs: Optional[Sequence[irbuilder.IRAttributeValue]] = None, sub_functions: Optional[dict[str, onnx.FunctionProto]] = None, ): if not isinstance(callee, values.Op): callee = values.Op(self.default_opset, callee) if attrs is None: attrs = [] if sub_functions is None: sub_functions = {} self.ir_builder.add_stmt( self._current_fn, outputs, callee, inputs, attrs, sub_functions, ) def _emit_const( self, pyvalue: PyValue, suggested_name: Optional[PreferredName], info: sourceinfo.SourceInfo, ) -> Variable: if suggested_name is None: if isinstance(pyvalue, int): if pyvalue >= 0: suggested_name = f"int64_{pyvalue}" else: suggested_name = f"int64_m{abs(pyvalue)}" elif ( isinstance(pyvalue, list) and len(pyvalue) == 1 and isinstance(pyvalue[0], int) ): if pyvalue[0] >= 0: suggested_name = f"int64_{pyvalue[0]}_1d" else: suggested_name = f"int64_m{abs(pyvalue[0])}_1d" else: suggested_name = "const" ovar = self.generate_unique_name(suggested_name) try: tensor = autocast.pyvalue_to_onnx_tensor(ovar, pyvalue) except ValueError as e: fail(info.msg(str(e))) attr = self._make_onnx_attr("value", tensor) self.emit([ovar], values.Op(self.default_opset, "Constant"), [], [attr]) return Variable(ovar, True) def _emit_copy(self, original_var: str, suggested_name: str) -> str: """Emits a copy statement, using the ONNX Identity operator.""" new_var = self.generate_unique_name(suggested_name) self.emit([new_var], "Identity", [original_var]) return new_var def _is_constant_expr(self, node: ast.AST) -> None: if isinstance(node, ast.UnaryOp): return self._is_constant_expr(node.operand) if isinstance( node, ( ast.Call, ast.BinOp, ast.UnaryOp, ast.Compare, ast.Num, ast.Str, ast.Attribute, ast.List, ast.Load, ast.NameConstant, ast.Constant, ast.Str, ), ): return all(self._is_constant_expr(c) for c in ast.iter_child_nodes(node)) return False def _eval_constant_expr(self, expr: ast.AST) -> PyValue: """Evaluates a sub-expression that is assumed to represent a constant value. The expression can refer only to global names (inherited from the scope where the script is evaluated) and cannot refer to local names defined within the script.) Further, these expressions are assumed to be constants. Thus, any subsequent mutation of any state/variables (used in computing this constant value) will potentially lead to unexpected behavior (such as divergence between eager-mode execution and evaluation of the ONNX function.) """ # TODO: assert (self._is_constant_expr(expr)) # TODO: Refine types locals: dict[Any, Any] = {} expr = ast.Expression(expr, lineno=expr.lineno, col_offset=expr.col_offset) cpl = compile(expr, filename="", mode="eval") try: return eval(cpl, self.globals, locals) # pylint: disable=eval-used except NameError as e: raise NameError( self._message( expr, f"Missing names, globals contains {list(self.globals)!r}, " f"locals {list(locals)!r}.", ) ) from e def _translate_attr( self, attr_name: str, expr: ast.AST, attr_meta: Optional[onnx.defs.OpSchema.Attribute] = None, ) -> Optional[irbuilder.IRAttributeValue]: """Translate an attribute-value specification of the form `attr_name=` in a call to an op. expr is an AST. The following cases are supported: * Expr evaluates to a script-time constant (a python-value) that can be mapped into an ONNX attribute value, or * Expr evaluates to None, in which case None is returned, or * Expr must be an attribute-reference, that is a name representing an attribute-parameter of a containing function. """ if isinstance(expr, ast.Name): val = self._lookup(expr.id, self._source_of(expr)) if isinstance(val, values.AttrRef): attr_ref = self.ir_builder.make_attr_ref(attr_name, val.value, val.typeinfo) if attr_meta is not None and (attr_ref.type != attr_meta.type): self.fail( expr, f"Attribute type '{attr_ref.type}' does not match expected type '{attr_meta.type}'", ) return attr_ref if isinstance(val, irbuilder.IRFunction): # Check that outer-scope variables referenced by function have same value # at function-definition site and use-as-attribute site, to avoid errors. for pyvar, previous in val.outer_scope_variables: current = self._lookup(pyvar, self._source_of(expr)) if current.value != previous.value: self.fail( expr, f"Outer scope variable '{pyvar}' referenced by function " f"'{expr.id!r}' modified.", ) # Create GraphProto attribute val = val.to_graph_proto() else: val = self._eval_constant_expr(expr) # In ONNX, there is no way to explicitly specify a None value for an attribute. # Instead, the attribute must be omitted from the attribute list. # Hence, we do not create an attribute-proto if the value is None. # The caller is responsible for omitting such attribute-values from the list of attributes # in a NodeProto. if val is None: if attr_meta and attr_meta.required: self.fail(expr, f"Attribute '{attr_name}' is required.") return None attr_type = attr_meta.type if attr_meta else None attr = self._make_onnx_attr(attr_name, val, attr_type) if attr_meta and (attr.type != attr_meta.type): self.fail( expr, f"Attribute type '{attr.type}' does not match expected type '{attr_meta.type}'", ) return attr def _translate_docstring(self, node: ast.Expr) -> None: if hasattr(node.value, "value"): # python 3.8+ return self.ir_builder.add_docstring(self._current_fn, node.value.value) raise TypeError( f"Unexpected type {type(node)!r} for node. Unsupoorted version of python." ) def _translate_expr( self, node: ast.AST, target: Optional[PreferredName] = None ) -> Variable: """Expression-translation generates "IR statements/nodes" that compute the value of the expression into a target-variable, and returns the variable that is assigned this value. """ if isinstance(node, ast.Call): r = self._translate_call_expr(node) elif isinstance(node, (ast.BinOp, ast.BitAnd, ast.BitOr)): r = self._translate_binary_op_expr(node) elif isinstance(node, ast.UnaryOp): r = self._translate_unary_op_expr(node) elif isinstance(node, ast.Compare): r = self._translate_compare_expr(node) elif isinstance(node, ast.Name): r = self._translate_name_expr(node) elif isinstance(node, ast.Subscript): r = self._translate_subscript_expr(node, target) elif self._is_constant_expr(node): r = self._emit_const(self._eval_constant_expr(node), target, self._source_of(node)) else: raise ValueError( self._message(node, f"Unsupported expression type {type(node)!r}.") ) if isinstance(r, Variable): return r callee, args, attrs = r target = "tmp" if target is None else target assert isinstance(target, str) result = self.generate_unique_name(target) self.emit([result], callee, args, attrs) return Variable(result) def _translate_opt_expr(self, node: ast.expr) -> Optional[Variable]: """Translation of an expression where "None" is permitted (eg., for an optional argument). None is represented as a NameConstant in Python 3.7 and Constant in Python 3.9. """ if isinstance(node, (ast.NameConstant, ast.Constant)) and (node.value is None): return None return self._translate_expr(node) def _translate_subscript_expr( self, node: ast.Subscript, target: Optional[PreferredName] ) -> Variable: """List of supported syntaxes is below. `A` is a tensor or an expression equivalent to a tensor. :: A[:, 1] A[:2, 0] A[:2, :1] A[2:0:-1] A[1:] A[:2] A[1:-1] A[1:2] A[-1] A[0] A[:0:-1] *i* is a tensor holding one integer. :: A[i] A[i+1:i+2] Fully supported for python 3.9+. :: A[i:i+j, k] Not supported: :: A[::-1] """ var = self._translate_expr(node.value) var_name = var.name if target is None: target = f"{var_name}_subscripted" target = self.generate_unique_name(target) indices = ast_utils.normalize_subscript_expr(node) info = self._source_of(node.slice if PY_VERSION_GE_39 else node) # Create cached int constants: # TODO: Do this at a graph-scope level. cached_int_consts = {} def const_1d(value, name: Optional[str] = None): nonlocal cached_int_consts if value not in cached_int_consts: cached_int_consts[value] = self._emit_const([value], name, info) return cached_int_consts[value] def one_1d(): return const_1d(1) # Max/min 64-bit int values are used to represent default values for start/stop in Slice. maxint = (1 << 63) - 1 minint = -(1 << 63) def translate_slice_component( node_arg, default_value: Optional[int] = None ) -> tuple[str, Optional[int]]: """Translate optional start/stop/step component of a Slice expression.""" if node_arg is None: if default_value is None: # TODO: Emit "Where(step > 0, pos_default, neg_default)" raise RuntimeError( "Default start/stop not supported when step direction is unknown." ) return const_1d(default_value), default_value if self._is_constant_expr(node_arg): cst = self._eval_constant_expr(node_arg) if isinstance(cst, int): return const_1d(cst), cst else: raise RuntimeError(f"Slice component type must be int, not {type(cst)}") else: name = self._translate_expr(node_arg).name reshaped = self.generate_unique_name(f"{name}_reshaped") self.emit( [reshaped], values.Op(self.default_opset, "Reshape"), [name, one_1d().name], [], ) return reshaped, None def translate_slice(slice_expr: ast.Slice) -> tuple[str, str, str]: """Translate slice-expression of the form from:to:step.""" step_name, step = translate_slice_component(slice_expr.step, 1) if step is None: # Step direction unknown. # TODO: Handle default-values using runtime check on sign of step. lower_name, _ = translate_slice_component(slice_expr.lower, None) upper_name, _ = translate_slice_component(slice_expr.upper, None) elif step > 0: lower_name, _ = translate_slice_component(slice_expr.lower, 0) upper_name, _ = translate_slice_component(slice_expr.upper, maxint) else: lower_name, _ = translate_slice_component(slice_expr.lower, maxint) upper_name, _ = translate_slice_component(slice_expr.upper, minint) return (lower_name, upper_name, step_name) # An input like X[2] is translated into a Gather op. # An input like X[1:5:2] is translated into a Slice op. # An input like X[2, 3] is translated into a Slice + Squeeze (instead of two Gathers), # as an optimization. # An input like X[I, J] is translated into two Gathers (which is correct whatever the # rank of I and J) # To replace multiple Gathers by the Slice we need to know that the index-values # are scalars. # As the first step, we partition the index elements into four kinds: Slice (eg., 1:5:2), # known-to-be-scalar (eg., 2), other-tensor (eg., I), skip/no-op (that is, just ":") sliced_indices: List[Tuple[int, ast.expr]] = [] scalar_indices: List[Tuple[int, ast.expr]] = [] non_scalar_indices: List[Tuple[int, ast.expr]] = [] for axis, elt in enumerate(indices): if isinstance(elt, ast.Slice): # Add to sliced_indices, unless it is "::", which is a no-op. if not (elt.lower is None and elt.upper is None and elt.step is None): sliced_indices.append((axis, elt)) elif self._is_constant_expr(elt) and isinstance( self._eval_constant_expr(elt), int ): scalar_indices.append((axis, elt)) else: non_scalar_indices.append((axis, elt)) if not (sliced_indices or scalar_indices or non_scalar_indices): # Edge case: no index specified. Eg. A[:, :] self.emit([target], "Identity", [var_name]) return Variable(target) if sliced_indices or len(scalar_indices) > 1: # We emit a Slice operation if we have any indices like 1:5:2 or if the number of # scalar indices (like 2) is more than 1. starts = [] ends = [] axes = [] steps = [] squeezed_axes = [] for axis, expr in scalar_indices: # Treat a scalar index i as slice "i:i+1:1", but squeeze the axis finally. # TODO: handle negative i index = self._eval_constant_expr(expr) squeezed_axes.append(axis) kwargs = dict( lineno=getattr(expr, "lineno", node.lineno), col_offset=getattr(expr, "col_offset", node.col_offset), ) element = ast.Slice( ast.Constant(index, **kwargs), ast.Constant(index + 1, **kwargs), ast.Constant(1, **kwargs), ) sliced_indices.append((axis, element)) scalar_indices = [] for axis, element in sliced_indices: axis_var = const_1d(axis) inputs = translate_slice(element) starts.append(inputs[0]) ends.append(inputs[1]) axes.append(axis_var.name) steps.append(inputs[2]) if len(starts) > 1: axis_0_attr = self._make_onnx_attr("axis", 0) start_name = self.generate_unique_name(f"{var_name}_start") self.emit([start_name], "Concat", starts, [axis_0_attr]) end_name = self.generate_unique_name(f"{var_name}_end") self.emit([end_name], "Concat", ends, [axis_0_attr]) axes_name = self.generate_unique_name(f"{var_name}_axis") self.emit([axes_name], "Concat", axes, [axis_0_attr]) steps_name = self.generate_unique_name(f"{var_name}_step") self.emit([steps_name], "Concat", steps, [axis_0_attr]) else: start_name = starts[0] end_name = ends[0] axes_name = axes[0] steps_name = steps[0] if squeezed_axes: sliced_name = self.generate_unique_name(f"{var_name}_sliced") self.emit( [sliced_name], "Slice", [var_name, start_name, end_name, axes_name, steps_name], ) squeezed_axes = self._emit_const(squeezed_axes, "squeezed_axes", info) if non_scalar_indices: # use temporary to store result of squeeze result = self.generate_unique_name(f"{var_name}_squeezed") else: # store squeezed result in final target result = target self.emit([result], "Squeeze", [sliced_name, squeezed_axes]) else: if non_scalar_indices: # use temporary to store result of Slice result = self.generate_unique_name(f"{var_name}_sliced") else: # store result of Slice in final target result = target slice_inputs = [var_name, start_name, end_name, axes_name, steps_name] self.emit([result], "Slice", slice_inputs) else: result = var_name non_scalar_indices.extend(scalar_indices) if non_scalar_indices: last_axis, _ = non_scalar_indices[-1] else: # TODO(justinchuby): Clarify what last_axis should be when non_scalar_indices is False last_axis = None for axis, index_expr in non_scalar_indices: index_value = self._translate_expr(index_expr) axis_attr = self._make_onnx_attr("axis", axis) # use Gather to perform indexing # Assign gathered value to either temporary or final target if axis != last_axis: # use temporary to store result of Gather gathered = self.generate_unique_name(f"{var_name}_axis_{axis}") else: # store result of Gather in final target gathered = target self.emit([gathered], "Gather", [str(result), index_value], [axis_attr]) result = gathered return Variable(result) def _translate_call_expr(self, node: ast.Call): """Translates a call-expression.""" callee = self._translate_callee_expr(node.func) param_schemas = callee.param_schemas() # If the callee's schema is available, we use it to determine the inputs and attributes. # Otherwise, we map named arguments to attributes and positional arguments to inputs. if param_schemas: kwargs = {x.arg: x.value for x in node.keywords} args, attrs = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, node.args, kwargs, fill_defaults=False ) args = [self._translate_opt_expr(x) for x in args] attrs = [ self._translate_attr(x, y, callee.op_schema.attributes[x]) for x, y in attrs.items() ] else: args = [self._translate_opt_expr(x) for x in node.args] attrs = [self._translate_attr(x.arg, x.value) for x in node.keywords] args = autocast.static_cast_inputs(self, callee.op_schema, args) # In ONNX, there is no way to explicitly specify a None value for an attribute. # Instead, the attribute must be omitted from the attribute list. # Hence, we do not create an attribute-proto if the value is None. attrs = [attr for attr in attrs if attr is not None] return callee, args, attrs def _cast_like_binary_expression(self, op, left, right): schema = op.op_schema return autocast.static_cast_inputs(self, schema, (left, right)) def _translate_binary_op_expr(self, node: ast.BinOp): op = type(node.op) if op not in primop_map: raise ValueError(self._message(node, f"Unsupported operator {op!r}.")) attr = [] if isinstance(node.op, ast.Mod) and self._is_constant_expr(node.right): # specific case X % f where f is a float. # attribute fmod=1 is added in that case. cst = self._eval_constant_expr(node.right) if isinstance(cst, float): attr = [self._make_onnx_attr("fmod", 1)] op = values.Op(self.default_opset, primop_map[op]) left, right = self._cast_like_binary_expression( op, self._translate_expr(node.left), self._translate_expr(node.right) ) return op, [left, right], attr def _translate_unary_op_expr(self, node): op = type(node.op) if op not in primop_map: raise ValueError(self._message(node, self).msg(f"Unsupported operator {op!r}.")) if self._is_constant_expr(node.operand): # This function changed the constant node.operand # and returns it. The function calling this one # should intercept this call and replace node # by node.operand. # This mechanism does not handle somthing like `(-(-5))`. if hasattr(node.operand, "value"): # python 3.8+ val = node.operand.value else: raise TypeError( f"Unable to guess constant value from type {type(node.operand)!r} " f"and attributes {dir(node.operand)!r}." ) if op == ast.USub: cst = ast.Constant(-val, lineno=node.lineno, col_offset=node.col_offset) return self._translate_expr(cst) if op == ast.UAdd: return self._translate_expr(node.operand) opname = primop_map[op] operand = self._translate_expr(node.operand) return values.Op(self.default_opset, opname), [operand], [] def _translate_compare_expr(self, node): # TODO: handle multiple comparisons in one expression assert len(node.ops) == 1 assert len(node.comparators) == 1 op = type(node.ops[0]) if op not in primop_map: raise ValueError(self._message(node, f"Unsupported operator {op!r}.")) opname = primop_map[op] left = self._translate_expr(node.left) right = self._translate_expr(node.comparators[0]) # NotEqual is not a standard ONNX op, and needs to be translated into # an Equal op/node followed by a Not op/node. op = values.Op(self.default_opset, opname if opname != "NotEqual" else "Equal") left, right = self._cast_like_binary_expression(op, left, right) if opname == "NotEqual": tmp = self.generate_unique_name() self.emit([tmp], op, [left, right]) not_op = values.Op(self.default_opset, "Not") return not_op, [tmp], [] return op, [left, right], [] def _translate_name_expr(self, node: ast.Name) -> Variable: return self._py_var_to_onnx_var(node.id, self._source_of(node)) # pylint: disable=inconsistent-return-statements def _translate_opset_expr(self, node: ast.Attribute) -> values.Opset: """Return an Opset""" if isinstance(node, ast.Name): val = self._lookup(node.id, self._source_of(node), raise_exception=False) if isinstance(val, values.Opset): return val self.fail(node, f"'{node.id}' is not an instance of type Opset but {type(val)}.") elif isinstance(node, ast.Attribute): self.fail(node, "Nested module unimplemented.") # TODO else: self.fail(node, "Invalid opset expression.") # pylint: enable=inconsistent-return-statements def _translate_callee_expr(self, node: ast.AST) -> values.Op: # pylint: disable=R1710 """Return an Op""" if isinstance(node, ast.Attribute): module = self._translate_opset_expr(node.value) self._set_default_opset(module, node) opname = node.attr if opname in module: return values.Op(module, node.attr) warn(f"'{opname}' is not a known op in '{module}'") return values.Op(module, node.attr) if isinstance(node, ast.Name): function_name = node.id found = self._lookup(function_name, self._source_of(node), raise_exception=False) if isinstance(found, onnxscript.OnnxFunction): self._current_fn.add_called_function(found) return found if isinstance(found, values.Op): return found if not found: if function_name not in self.default_opset: warn( f"Unknown function name {function_name!r}. " f"The ONNX graph may not work." ) return values.Op(self.default_opset, function_name) self.fail(node, "Invalid callee") def _translate_stmt(self, node: ast.stmt, index_of_stmt=None) -> None: """Statement translation: A single Python statement is mapped into a sequence of IR statements. """ if isinstance(node, ast.Assign): return self._translate_assign_stmt(node) if isinstance(node, ast.AnnAssign): return self._translate_assign_stmt(node) if isinstance(node, ast.Return): if index_of_stmt is not None: return self._translate_return_stmt(node) raise ValueError( self._message( node, "Return statements are not permitted inside control-flow statements." ) ) if isinstance(node, ast.If): return self._translate_if_stmt(node) if isinstance(node, (ast.For, ast.While)): return self._translate_loop_stmt(node) if ast_utils.is_doc_string(node): if index_of_stmt == 0: return self._translate_docstring(node) return None if isinstance(node, ast.FunctionDef): return self._translate_nested_function_def(node) if ast_utils.is_print_call(node): return None raise ValueError(self._message(node, f"Unsupported statement type '{type(node)!r}'.")) def _translate_assign_stmt(self, stmt: Union[ast.Assign, ast.AnnAssign]) -> None: def assign(lhs: ast.AST, rhs: ast.AST) -> None: if isinstance(lhs, ast.Name): # Assignments of the form "x = SomeExpression" info = self._source_of(lhs) lhs = lhs.id t = self._translate_expr(rhs, lhs).name if isinstance(stmt, ast.AnnAssign): typeinfo = self._eval_constant_expr(stmt.annotation) else: typeinfo = None var = values.Dynamic(t, values.DynamicKind.Intermediate, info, typeinfo) self._bind(lhs, var) elif isinstance(lhs, ast.Tuple): # Assignments of the form "x, y, z = op.SomeOp(...)" if not isinstance(rhs, ast.Call): self.fail( rhs, f"RHS must be a Call expression for unpacking, found: '{type(rhs)!r}'", ) callee, inputs, attrs = self._translate_call_expr(rhs) def generate_onnx_name(x: ast.AST): if not isinstance(x, ast.Name): self.fail(x, f"LHS must be a Name for unpacking, found: '{type(x)!r}'") onnx_name = self.generate_unique_name(x.id) self._bind( x.id, values.Dynamic( onnx_name, values.DynamicKind.Intermediate, self._source_of(x) ), ) return onnx_name outputs = [generate_onnx_name(x) for x in lhs.elts] self.emit(outputs, callee, inputs, attrs) else: self.fail(lhs, f"Unsupported construct in LHS of assignment: '{type(lhs)!r}'") if isinstance(stmt, ast.Assign): targets = stmt.targets else: targets = [stmt.target] if len(targets) != 1: # Assignments of the form "x = y = SomeExpression" self.fail(stmt, "Multi-assignment not supported.") lhs = targets[0] rhs = stmt.value if isinstance(rhs, ast.Tuple): # Assignments of the form "... = Expression1, Expression2" if not isinstance(lhs, ast.Tuple): # Assignments of the form "single_var = Expression1, Expression2". # We do not support tuple-typed variables. self.fail(lhs, f"Left term must be a tuple not '{type(lhs)!r}'.") # Parallel assignments of the form "x, y = Expression1, Expression2" if len(lhs.elts) != len(rhs.elts): self.fail( stmt, "Expected same number of elements on lhs and rhs of assignments." ) for p, r in zip(lhs.elts, rhs.elts): assign(p, r) else: assign(lhs, rhs) def _translate_return_stmt(self, stmt: ast.Return) -> None: def check_num_outputs(n): if self.returntype is not None: if n != len(self.returntype): raise SyntaxError( self._message( stmt, f"Mismatch in number of return values and types. Keyword " f"'return' cannot be used in a subgraph (test, loop). " f"returntype is {self.returntype!r}, num_outputs={n!r}.", ) ) def ret(exp, i, suffix): preferred_name = f"return_val{suffix}" return_var = self._translate_expr(exp, preferred_name).name val = self._lookup(return_var, self._source_of(exp), False) if val and val.kind == values.DynamicKind.Input: # In ONNX, a graph-input cannot be an output of the graph. # We need to insert a copy. return_var = self._emit_copy(return_var, preferred_name) for prev_output in self._current_fn.outputs: if prev_output.name == return_var: # ONNX does not allow duplicate output names. return_var = self._emit_copy(return_var, f"{return_var}_copy") break if self.returntype is None: t = None else: t = self.returntype[i] self.ir_builder.add_output(self._current_fn, return_var, t, self._source_of(stmt)) return return_var val = stmt.value assert val is not None, "Return statement without return-value not supported." if isinstance(val, ast.Tuple): check_num_outputs(len(val.elts)) return [ret(exp, i, str(i)) for i, exp in enumerate(val.elts)] check_num_outputs(1) return ret(val, 0, "") def _translate_if_stmt(self, stmt: ast.If) -> None: if hasattr(stmt, "live_out"): live_defs = list( stmt.live_out.intersection(analysis.assigned_vars(stmt, self._message)) ) else: live_defs = list(analysis.assigned_vars(stmt, self._message)) test = self._translate_expr(stmt.test, "cond").name lineno = self._source_of(stmt).lineno thenGraph, sub_fct_then = self._translate_block( stmt.body, f"thenGraph_{lineno}", live_defs, parent_stmt=stmt ) thenAttr = self._make_onnx_attr("then_branch", thenGraph) elseGraph, sub_fct_else = self._translate_block( stmt.orelse, f"elseGraph_{lineno}", live_defs, parent_stmt=stmt ) elseAttr = self._make_onnx_attr("else_branch", elseGraph) def rename(x): r = self.generate_unique_name(x) self._bind( x, values.Dynamic(r, values.DynamicKind.Intermediate, self._source_of(stmt)), ) return r # no break condition renamed = [rename(x) for x in live_defs] if not renamed: self.fail(stmt, "A subgraph for a test do not have any output variable.") sub_functions = {} sub_functions.update(sub_fct_then) sub_functions.update(sub_fct_else) if renamed == [test]: self.fail(stmt, f"Input and output cannot be the same {renamed!r}.") self.emit( renamed, values.Op(self.default_opset, "If"), [test], [thenAttr, elseAttr], sub_functions=sub_functions, ) def _translate_loop_stmt(self, loop_stmt: Union[ast.For, ast.While]) -> None: # loop-variable if isinstance(loop_stmt, ast.For): if not isinstance(loop_stmt.target, ast.Name): self.fail(loop_stmt, "For loop target must be a single variable.") p_loop_var = loop_stmt.target.id # iter iter = loop_stmt.iter assert isinstance(iter, ast.Call), "Loop bound not a call." if not isinstance(iter.func, ast.Name): self.fail(loop_stmt, f"Unsupported loop bound {iter.func!r}.") if iter.func.id != "range": self.fail( loop_stmt, "Unsupported loop bound, only function 'range' is allowed." ) if not iter.args or len(iter.args) != 1: self.fail(loop_stmt, "Unsupported loop bound, it should be 'range(?)'.") assert not iter.keywords, "Unsupported loop bound." o_loop_bound = self._translate_expr(iter.args[0], "loop_bound").name o_cond_var = self.generate_unique_name("cond_in") i_cond_var = o_cond_var cond_while = None o_loop_condition = "" # No condition for a for loop. elif isinstance(loop_stmt, ast.While): test = loop_stmt.test if not isinstance(test, ast.Name): self.fail( loop_stmt, "Unexpected condition type {type(loop_stmt)!r} for a while loop, " "it should be 'while :'.", ) p_loop_var = "infinite_loop" o_loop_bound = "" i_cond_var = test.id cond_while = test.id o_cond_var = None o_loop_condition = self._translate_name_expr(test) # we need to go through all the instructions to see # which instruction defines the condition test.id else: self.fail(loop_stmt, f"Unexpected loop type {type(loop_stmt)!r}.") # analyze loop body exposed_uses = analysis.exposed_uses(loop_stmt.body, self._message) vars_def_in_loop = analysis.assigned_vars(loop_stmt.body, self._message) loop_state_vars = vars_def_in_loop.intersection(exposed_uses | loop_stmt.live_out) scan_outputs = set() # TODO outputs = list(loop_state_vars | scan_outputs) # loop-condition: # o_loop_condition = self._emit_const(True, "true", self._source_of(loop_stmt)) # build loop_body self._enter_scope("loop_body", loop_stmt) o_loop_var = self.generate_unique_name(p_loop_var) self.ir_builder.add_input( self._current_fn, o_loop_var, onnx_types.INT64, self._source_of(loop_stmt), ) self._bind( p_loop_var, values.Dynamic(o_loop_var, values.DynamicKind.Loop, self._source_of(loop_stmt)), ) self.ir_builder.add_input( self._current_fn, i_cond_var, onnx_types.BOOL, self._source_of(loop_stmt), ) for pv in loop_state_vars: ov = self.generate_unique_name(pv) # TODO: retrieve the annotation for variable pv is any is specified. # typeinfo = self._eval_constant_expr(pv.annotation) typeinfo = None self.ir_builder.add_input( self._current_fn, ov, typeinfo, self._source_of(loop_stmt) ) self._bind( pv, values.Dynamic(ov, values.DynamicKind.Loop, self._source_of(loop_stmt)), ) condition_name = None operator_name = "Identity" for i, s in enumerate(loop_stmt.body): # We first need to intercept a break instruction in test block. # It must be something like `if : break`. # This instruction must be the last of the loop body. if isinstance(s, ast.If) and len(s.body) == 1 and isinstance(s.body[0], ast.Break): if not isinstance(s.test, ast.Name): self.fail( s, f"Instruction break can be introduced with test but it must be " f"if : break. However condition is of type " f"{type(s.test)!r}.", ) if i != len(loop_stmt.body) - 1: self.fail(s, "Instruction break must be the last one of the loop.") current_scope = self._current_scope() if s.test.id not in current_scope: self.fail( loop_stmt, f"Unable to find condition variable {s.test.id!r} in known " f"variables {list(current_scope)!r}.", ) condition_name = current_scope[s.test.id].value operator_name = "Not" continue self._translate_stmt(s) o_cond_out = self.generate_unique_name("cond_out") if cond_while is not None: # Loop while current_scope = self._current_scope() if cond_while not in current_scope: self.fail( loop_stmt, f"Unable to find condition variable {cond_while!r} in known " f"variables {list(current_scope)!r}.", ) o_cond_var = current_scope[cond_while].value self.emit( [o_cond_out], values.Op(self.default_opset, operator_name), [condition_name or o_cond_var], [], ) self.ir_builder.add_output( self._current_fn, o_cond_out, onnx_types.BOOL, self._source_of(loop_stmt), ) for pv in loop_state_vars: ov = self._py_var_to_onnx_var(pv, self._source_of(loop_stmt)).name if ov not in self._current_fn.assigned_names: # When converting the loop-body into a graph, we need to handle # identity assignments of the form "x = y" inside the loop body # specially if y represents a value computed outside the loop body. # In this case, we create a copy of y, treating the statement as # shorthand for "x = op.Identity(y)". ov = self._emit_copy(ov, pv) # TODO: retrieve variable type for the annotation if any. typeinfo = None self.ir_builder.add_output( self._current_fn, ov, typeinfo, self._source_of(loop_stmt) ) body = self._exit_scope() inputs = [o_loop_bound, o_loop_condition] + [ self._py_var_to_onnx_var(pv, self._source_of(loop_stmt)).name for pv in loop_state_vars ] graph, sub_functions = body.to_graph_and_functions() attrs = [self._make_onnx_attr("body", graph)] info = self._source_of(loop_stmt) def rename(x): r = self.generate_unique_name(x) self._bind(x, values.Dynamic(r, values.DynamicKind.Output, info)) return r onnx_outputs = [rename(x) for x in outputs] self.emit( onnx_outputs, "Loop", inputs, attrs, sub_functions=sub_functions, ) def _translate_block( self, stmts: Sequence[ast.stmt], name: str, live_defs: Sequence[str], parent_stmt: ast.stmt, ): """Translation of a statement-block to GraphProto attribute.""" info_stmt = stmts[0] if len(stmts) > 0 else parent_stmt source = self._source_of(info_stmt) self._enter_scope(name, None) for s in stmts: self._translate_stmt(s) for pvar in live_defs: if pvar in self._current_scope(): pv_val = self._current_scope()[pvar] output = self._to_onnx_var(pv_val, pvar).name if output not in self._current_fn.assigned_names: # To return an outer-scope variable, an ONNX Graph has to # use an explicit copy via Identity. output = self._emit_copy(output, pvar) self.ir_builder.add_output( self._current_fn, output, pv_val.typeinfo, source, ) else: pv_val = None for scope in self._locals: # TODO: skip _current_scope if pvar in scope: pv_val = scope[pvar] break if pv_val is None: self.fail( stmts[0], f"Variable {pvar} is not assigned a value along a conditional " f"branch, known variables: {list(self._locals)}.", ) # introduce a copy ovar = self._emit_copy(self._to_onnx_var(pv_val, pvar).name, pvar) # TODO: retrieve the annotation if any. typeinfo = None self.ir_builder.add_output(self._current_fn, ovar, typeinfo, source) graph = self._exit_scope() return graph.to_graph_and_functions() def _translate_nested_function_def(self, fn: ast.FunctionDef) -> None: """Translate a nested function definition.""" self._enter_scope(fn.name, fn) self._translate_function_def_common(fn) function_ir = self._exit_scope() outer_scope_vars = analysis.outer_scope_variables(fn, self._message) function_ir.outer_scope_variables = [ (var, self._lookup(var, self._source_of(fn))) for var in outer_scope_vars ] self._bind(fn.name, function_ir) # TODO: Does not yet handle nested functions within nested functions. self._current_fn.add_nested_function(function_ir) def _translate_function_signature_common( self, fn: ast.FunctionDef ) -> irbuilder.IRFunction: """Translate a function signature (top-level or nested).""" args = fn.args if args.vararg or args.kwonlyargs or args.kw_defaults or args.kwarg: warn(f"{fn.name}: Unsupported feature in function signature.") for i, x in enumerate(args.args): arg_with_default_start_index = len(args.args) - len(args.defaults) if args.defaults and i >= arg_with_default_start_index: default_value = self._eval_constant_expr( args.defaults[i - arg_with_default_start_index] ) else: default_value = None if x.annotation: typeinfo = self._eval_constant_expr(x.annotation) if not ta.is_valid_type(typeinfo): self.warn( x.annotation, f"Unsupported type annotation for argument {x.arg}.", ) typeinfo = None else: # The code can only be exported as a function. typeinfo = None if typeinfo and ta.is_attr_type(typeinfo): self.ir_builder.add_attr_parameter( self._current_fn, x.arg, ta.pytype_to_attrtype(typeinfo), default_value, ) self._bind(x.arg, values.AttrRef(x.arg, typeinfo, self._source_of(x))) else: self.ir_builder.add_input( self._current_fn, x.arg, typeinfo, self._source_of(x) ) self._used_vars.add(x.arg) self._bind( x.arg, values.Dynamic(x.arg, values.DynamicKind.Input, self._source_of(x)), ) if fn.returns: type_annotation = self._eval_constant_expr(fn.returns) self.returntype = ta.get_return_types(type_annotation) invalid = False for t in self.returntype: if not ta.is_valid_type(t): self.warn( fn.returns, f"Unsupported type annotation for return value {t}.", ) invalid = True if invalid: self.returntype = None else: self.returntype = None return self._current_fn def _translate_function_def_common(self, fn: ast.FunctionDef) -> irbuilder.IRFunction: """Translate a function definition, including the signature and its body.""" logger.debug("Converter:_translate_function_def_common:%s", fn.name) _ = self._translate_function_signature_common(fn) for i, s in enumerate(fn.body): self._translate_stmt(s, index_of_stmt=i) return self._current_fn def translate_function_def(self, stmt: ast.FunctionDef) -> irbuilder.IRFunction: if isinstance(stmt, ast.FunctionDef): self._init_function_translation() if self.default_opset_ is None: opset = self._find_onnx_opset(stmt) if opset: self._set_default_opset(opset, stmt) domain = self.this_module.domain self._current_fn = self.ir_builder.new_function(stmt.name, domain, True) analysis.do_liveness_analysis(stmt, self._message) fn_ir = self._translate_function_def_common(stmt) fn_ir.debug_print() self.this_module.add_function_def(fn_ir) return fn_ir raise ValueError(f"Unsupported top-level statement type {type(stmt)!r}.") def translate_function_signature(self, fn: ast.FunctionDef) -> irbuilder.IRFunction: """Translate a (top-level) function signature.""" domain = self.this_module.domain self._current_fn = self.ir_builder.new_function(fn.name, domain, True) return self._translate_function_signature_common(fn) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/converter_test.py000066400000000000000000000617711475371071500242170ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import ast import inspect import os import pathlib import sys import textwrap import types import typing import unittest import warnings import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort import pytest from onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state import ( Fail, InvalidArgument, InvalidGraph, ) import onnxscript import onnxscript.testing from onnxscript import BOOL, FLOAT, INT64, converter, graph, script, tensor from onnxscript.onnx_opset import opset11 as op11 from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from tests.common import onnx_script_test_case, testutils TEST_INPUT_DIR = pathlib.Path(__file__).parent / "tests" / "models" TEST_OUTPUT_DIR = TEST_INPUT_DIR / "testoutputs" def create_cpu_inference_session(model_bytes: bytes) -> ort.InferenceSession: return ort.InferenceSession(model_bytes, providers=("CPUExecutionProvider",)) class TestConverter(testutils.TestBase): def validate(self, script): if isinstance(script, types.ModuleType): fnlist = [ f for f in script.__dict__.values() if isinstance(f, onnxscript.OnnxFunction) ] elif isinstance(script, onnxscript.OnnxFunction): fnlist = [script] else: fnlist = script if not TEST_INPUT_DIR.exists(): TEST_OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) for f in fnlist: with self.subTest(f=f.name): f.to_function_proto() def validate_save( self, script, save_text=False, check_ort=False, shape_inference=True, skip_check_ort=None, ): if isinstance(script, types.ModuleType): fnlist = [ f for f in script.__dict__.values() if isinstance(f, onnxscript.OnnxFunction) ] elif isinstance(script, onnxscript.OnnxFunction): fnlist = [script] else: fnlist = script if not TEST_OUTPUT_DIR.exists(): TEST_OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) fcts = {} for f in fnlist: with self.subTest(f=f.name): model = f.to_model_proto(io_types=FLOAT) if save_text: with (TEST_OUTPUT_DIR / f"{f.name}.txt").open("w", encoding="utf-8") as fi: fi.write(onnx.helper.printable_graph(model.graph)) for fct in model.functions: fi.write("\n-------------------------\n") fi.write(onnx.helper.printable_graph(fct)) if check_ort and (skip_check_ort is None or f.name not in skip_check_ort): try: create_cpu_inference_session(model.SerializeToString()) except (Fail, InvalidGraph, InvalidArgument) as e: raise AssertionError( f"onnxruntime cannot load function {f.name}\n--\n{model}" ) from e if shape_inference: model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) if save_text: with open(os.path.join(TEST_OUTPUT_DIR, f"{f.name}.shape.txt"), "w") as fi: fi.write(onnx.helper.printable_graph(model.graph)) for fct in model.functions: f.write("\n-------------------------\n") f.write(onnx.helper.printable_graph(fct)) try: onnx.checker.check_model(model) except onnx.checker.ValidationError as e: if "Field 'shape' of 'type' is required but missing" in str( e ) or "Field 'shape' of type is required but missing" in str(e): # input or output shapes are missing because the function # was defined with FLOAT[...]. warnings.warn(str(e), stacklevel=1) else: onnx.save(model, os.path.join(TEST_OUTPUT_DIR, f"{f.name}.error.onnx")) raise AssertionError("Verification of model failed.") from e onnx.save(model, os.path.join(TEST_OUTPUT_DIR, f"{f.name}.onnx")) fcts[f.name] = model return fcts def validate_expansion(self, script): functions = self.validate_save(script, check_ort=True) for name in functions: if not name.endswith("_expanded"): f = functions[name] name_expanded = f"{name}_expanded" if name_expanded in functions: with self.subTest("Expansion test", function=name): f_expanded = functions[name_expanded] onnxscript.testing.assert_isomorphic(f, f_expanded) def validate_run(self, script_tests): for key, val in script_tests.__dict__.items(): if isinstance(val, onnx_script_test_case.FunctionTestParams): with self.subTest(name=key): self.check_run(val.function, val.input, val.output[0]) def test_eager_op(self): from tests.models import eager_op test_functions = self.validate_save(eager_op, check_ort=True) x = np.array([0, 5, -2], dtype=np.float32) onx = test_functions["eager_op"] self.assertIn('name: "fmod"', str(onx)) session = create_cpu_inference_session(onx.SerializeToString()) y = session.run(None, {"X": x})[0] self.assertEqual(y.tolist(), [0.0, 0.5, -0.5]) # numpy fmod and operator % disagree on this example res = eager_op.eager_op(x) self.assertEqual(res.tolist(), [0.0, 0.5, -0.5]) onx = test_functions["eager_abs"] session = create_cpu_inference_session(onx.SerializeToString()) y = session.run(None, {"X": x})[0] self.assertEqual(y.tolist(), [1, 6, 3]) res = eager_op.eager_abs(x) self.assertEqual(res.tolist(), [1, 6, 3]) def test_error_undefined(self): with self.assertRaises(ValueError) as e: @script() def square(x): return op.Mul(undefined, x) # noqa: F821 self.assertIn("Unbound name: undefined", str(e.exception)) def test_model_generation(self): @script() def cast_add(x, y): return op.Mul(x, op.CastLike(y, x)) # Converting "cast_add" to a ModelProto will generate an incomplete ModelProto, # with input-types undefined (since the script has no type-annotation). model = cast_add.to_model_proto() x_value_info = model.graph.input[0] self.assertFalse(x_value_info.HasField("type")) # Specify input-types in the call to to_model_proto to generate complete ModelProto. model = cast_add.to_model_proto(io_types=FLOAT["N"]) x_value_info = model.graph.input[0] y_value_info = model.graph.input[1] output_value_info = model.graph.output[0] self.assertEqual(x_value_info.type.tensor_type.elem_type, onnx.TensorProto.FLOAT) self.assertEqual(y_value_info.type.tensor_type.elem_type, onnx.TensorProto.FLOAT) self.assertEqual(output_value_info.type.tensor_type.elem_type, onnx.TensorProto.FLOAT) # Or, use input_types and output_types, as below, for the more general case. model = cast_add.to_model_proto( input_types=[FLOAT["N"], INT64["N"]], output_types=[FLOAT["N"]] ) x_value_info = model.graph.input[0] y_value_info = model.graph.input[1] output_value_info = model.graph.output[0] self.assertEqual(x_value_info.type.tensor_type.elem_type, onnx.TensorProto.FLOAT) self.assertEqual(y_value_info.type.tensor_type.elem_type, onnx.TensorProto.INT64) self.assertEqual(output_value_info.type.tensor_type.elem_type, onnx.TensorProto.FLOAT) def test_onnxfns1(self): from tests.models import onnxfns1 self.validate(onnxfns1) def test_onnxfns1A(self): from tests.models import onnxfns1A self.validate(onnxfns1A) def test_ort_custom_ops(self): from tests.functions import ort_custom_ops self.validate(ort_custom_ops) def test_unary_op(self): from tests.models import m1 self.validate_save(m1) def test_subfunction_check_model(self): from tests.models import subfunction model = subfunction.MyElu.function_ir.to_model_proto(producer_name="p2o") model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) onnx.checker.check_model(model) def test_subfunction(self): from tests.models import subfunction self.validate_save(subfunction, check_ort=True) def test_if_models(self): from tests.models import if_statement self.validate_save(if_statement) def test_docstring(self): @script() def sumprod(x: FLOAT["N"], N: INT64) -> (FLOAT["N"], FLOAT["N"]): # noqa: F821 """Combines ReduceSum, ReduceProd.""" sum = op.Identity(x) prod = op.Identity(x) for _ in range(N): sum = sum + x prod = prod * x return sum, prod proto = sumprod.to_function_proto() self.assertEqual(proto.doc_string.strip(), "Combines ReduceSum, ReduceProd.") def test_signal(self): from tests.models import signal_dft # shape_inference crashes on stft. self.validate_save(signal_dft, shape_inference=False) def test_multi(self): from tests.models import multi self.validate_save(multi, shape_inference=False) def test_dropout(self): from tests.models import dropout self.validate_save(dropout, shape_inference=False) def test_attrref(self): from tests.models import attrref self.validate_save(attrref, shape_inference=False) def test_renaming(self): from tests.models import renaming self.validate_save(renaming, shape_inference=False) @pytest.mark.xfail( strict=True, reason="optional output is not yet implemented", ) def test_opt_output(self): from tests.models import opt_output self.validate_save(opt_output, shape_inference=False) def test_opt_input(self): from tests.models import opt_input self.validate_save(opt_input, shape_inference=False) @unittest.skip("A function with attributes cannot be exported as a model.") def test_onnxfns2(self): from tests.models import onnxfns2 self.validate_save(onnxfns2, shape_inference=False) def test_none_as_input(self): """Test that use of None as an actual parameter is accepted.""" @script() def clipmax(x: FLOAT, max: FLOAT): return op.Clip(x, None, max) self.validate_save(clipmax) def test_type_double(self): from tests.models import type_double fcts = self.validate_save(type_double, check_ort=False) f = fcts["double_abs"] self.assertEqual(f.graph.input[0].type.tensor_type.elem_type, 11) self.assertEqual(f.graph.output[0].type.tensor_type.elem_type, 11) f = fcts["double_cast"] self.assertEqual(f.graph.input[0].type.tensor_type.elem_type, 7) self.assertEqual(f.graph.output[0].type.tensor_type.elem_type, 11) f = fcts["double_abs_subgraph"] self.assertEqual(f.graph.input[0].type.tensor_type.elem_type, 11) self.assertEqual(f.graph.output[0].type.tensor_type.elem_type, 11) g = f.graph.node[3].attribute[0].g self.assertEqual(g.output[0].type.tensor_type.elem_type, 11) g = f.graph.node[3].attribute[1].g self.assertEqual(g.output[0].type.tensor_type.elem_type, 11) self.validate_save(type_double, check_ort=True) def test_cast_like(self): from tests.models import cast_like self.validate_expansion(cast_like) def test_identity(self): from tests.models import identity self.validate_expansion(identity) def test_opset_import(self): from tests.models import different_opset fcts = self.validate_save(different_opset, shape_inference=False) s16 = str(fcts["shape_A"]) s14 = str(fcts["shape_B"]) sdef = str(fcts["inc_any"]) self.assertIn("version: 16", s16) self.assertNotIn("version: 14", s16) self.assertIn("version: 14", s14) self.assertNotIn("version: 16", s14) self.assertIn("version: 16", sdef) self.assertNotIn("version: 14", sdef) self.assertNotIn("version: 15", sdef) def test_sequences(self): from tests.models import sequences test_functions = self.validate_save(sequences, check_ort=True) f = test_functions["make_sequence_tensor"] A = np.array([[0, 1, 2]], dtype=np.float32) eager_mode = sequences.make_sequence_tensor(A) self.assertEqual(eager_mode.shape, (5, 3)) self.assertEqual(eager_mode.dtype, np.float32) session = create_cpu_inference_session(f.SerializeToString()) result = session.run(None, {"A": A})[0] np.testing.assert_almost_equal(eager_mode, result) f = test_functions["make_sequence_tensor_accumulated"] A = np.array([[0, 1, 2]], dtype=np.float32) eager_mode = sequences.make_sequence_tensor_accumulated(A) self.assertEqual(eager_mode.shape, (5, 3)) self.assertEqual(eager_mode.dtype, np.float32) session = create_cpu_inference_session(f.SerializeToString()) result = session.run(None, {"A": A})[0] np.testing.assert_almost_equal(eager_mode, result) def test_loops_break(self): from tests.models import loops_break test_functions = self.validate_save(loops_break, check_ort=True) self.assertIn("loop1", test_functions) for name in ("loop1", "loop_range_cond"): with self.subTest(fct=name): f = test_functions[name] self.assertIn('op_type: "Loop"', str(f)) onx = test_functions["loop_range_cond"] session = create_cpu_inference_session(onx.SerializeToString()) x = np.array([0, 1, 2], dtype=np.float32) y = session.run(None, {"A": x})[0] self.assertEqual(loops_break.loop_range_cond(x).tolist(), [0.0, 46.0, 92.0]) self.assertEqual(y.tolist(), [0.0, 46.0, 92.0]) x = np.array([0, 1, -2], dtype=np.float32) y = session.run(None, {"A": x})[0] self.assertEqual(loops_break.loop_range_cond(x).tolist(), [0, 11, -22]) self.assertEqual(y.tolist(), [0, 11, -22]) def test_loops_while(self): from tests.models import loops_while test_functions = self.validate_save(loops_while, check_ort=True) self.assertIn("loop1", test_functions) for name in ("loop1", "loop_range_cond_only"): with self.subTest(fct=name): f = test_functions[name] self.assertIn('op_type: "Loop"', str(f)) onx = test_functions["loop_range_cond_only"] session = create_cpu_inference_session(onx.SerializeToString()) x = np.array([0, 1, -2], dtype=np.float32) y = session.run(None, {"A": x})[0] self.assertEqual(y.tolist(), [0, 10, -20]) res = loops_while.loop_range_cond_only(x) self.assertEqual(res.tolist(), [0, 10, -20]) def test_getitem(self): from tests.models import getitem self.validate_save(getitem, check_ort=True, skip_check_ort=None) self.validate_run(getitem) def check_failure(self, f, msg): source = textwrap.dedent(inspect.getsource(f)) global_names = globals().copy() top_level_ast = ast.parse(source) f_ast = top_level_ast.body[0] cvt = converter.Converter( opset=op, global_names=global_names, source=source, default_opset=op ) try: cvt.translate_function_def(f_ast) except converter.TranslationError as e: if msg not in str(e): raise AssertionError(f"Unable to find {msg!r} in {e!r} in\n{source}") from e return raise AssertionError("No raised exception.") def test_getitem_failure(self): def f1(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: zero = op.Constant( value=onnx.helper.make_tensor("zero", onnx.TensorProto.INT64, [1], [0]) ) index = zero, zero + 1 r = A[index] return r ast_name = "_ast" if sys.version_info[:2] < (3, 9) else "ast" self.check_failure(f1, f"Left term must be a tuple not ''") def check_run(self, onnxfn, inputs, expected_output): # Test by converting to model and running with ORT model = onnxfn.to_model_proto() session = create_cpu_inference_session(model.SerializeToString()) input_names = [x.name for x in model.graph.input] input_dict = dict(zip(input_names, inputs)) output = session.run(None, input_dict)[0] np.testing.assert_equal(output, expected_output) # Test running model in eager mode output = onnxfn(*inputs) if isinstance(output, tensor.Tensor): # unwrap Tensor wrapper output = output.value np.testing.assert_equal(output, expected_output) def test_graph_attr_scan(self): from tests.models.graph_attr import cumulative_sum inputs = [np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int64)] expected_output = np.array([1, 3, 6, 10, 15], dtype=np.int64) self.check_run(cumulative_sum, inputs, expected_output) def test_graph_attr_loop(self): from tests.models.graph_attr import sum_to inputs = [np.array(6, dtype=np.int64)] expected_output = np.array([0, 1, 3, 6, 10, 15], dtype=np.int64) self.check_run(sum_to, inputs, expected_output) def test_graph_attr_loop_error(self): from tests.models.graph_attr import sum_to_error input = np.array(6, dtype=np.int64) with self.assertRaisesRegex(TypeError, "@graph"): sum_to_error(input) def test_loop_outer_scope(self): from tests.models.graph_attr import loop_add input_x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64) input_m = np.array(3, dtype=np.int64) inputs = [input_x, input_m] expected_output = np.array([4, 8, 12], dtype=np.int64) self.check_run(loop_add, inputs, expected_output) def test_outer_scope_redefinition(self): """Test that outer scope variables used in a function are not redefined.""" with self.assertRaisesRegex(Exception, "Outer scope variable"): @script() def redefine(X): Temp = op.Neg(X) @graph() def inner(): return op.Add(X, Temp) Temp = op.Abs(X) return op.DummyOp(body=inner) def test_attr(self): from tests.functions import attr_test self.validate_run(attr_test) def test_renaming_parameter(self): @script() def model_script(x: FLOAT[100]) -> FLOAT[100]: x = op.Add(x, x) return x proto = model_script.to_model_proto() onnx.shape_inference.infer_shapes(proto) def test_cast_like_attr(self): @script(default_opset=op) def inc_alpha(A: FLOAT[...], alpha: int) -> FLOAT[...]: return A + alpha @script() def inc_alpha_expanded(A: FLOAT[...], alpha: int) -> FLOAT[...]: return A + op.CastLike(alpha, A) onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(inc_alpha, inc_alpha_expanded) def test_none_attribute(self): """Test converter handles a None value specified as an attribute value. Use Squeeze from opset 11 as an example, since it has an attribute named "axes" that is optional. """ @script() def explicit_none(X): return op11.Squeeze(X, axes=None) @script() def implicit_none(X): return op11.Squeeze(X) onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(explicit_none, implicit_none) def test_input_and_attr_classification(self): """Test that inputs and attributes are classified correctly, when positional and keyword arguments are used.""" @script() def positional(X, shape): return op.Expand(X, shape) @script() def keyword(X, shape): return op.Expand(shape=shape, input=X) onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(positional, keyword) def test_none_as_input_for_op_with_no_schema(self): """Test conversion of None as an input value in a call to an op with no known schema.""" @script() def none_as_input(X): return op.UnknownOp(X, None, X) # None should be translated into an empty string in NodeProto's input list node = none_as_input.to_function_proto().node[0] self.assertEqual(node.input[1], "") def test_unique_names_in_subscript_expr(self): @script() def nested_index_expr(X): return op.Add(op.Shape(X)[-1], 1) nodes = nested_index_expr.to_function_proto().node assigned_names = [n.output[0] for n in nodes] self.assertEqual(len(assigned_names), len(set(assigned_names))) def test_no_duplicate_output_name(self): """Test that the converter does not generate duplicate output names.""" @script() def duplicate_output(X): Y = op.Neg(X) return Y, Y # The converter should generate distinct names for the two outputs outputs = duplicate_output.to_function_proto().output self.assertNotEqual(outputs[0], outputs[1]) def test_bool_attr_promotion(self): @script() def if_then_else(flag: bool, Y, Z): return op.Where(flag, Y, Z) @script() def if_then_else_expanded(flag: bool, Y, Z): tmp1 = op.Constant(value_int=flag) tmp2 = op.Cast(tmp1, to=BOOL.dtype) return op.Where(tmp2, Y, Z) onnxscript.testing.assert_isomorphic(if_then_else, if_then_else_expanded) def test_bool_list_attr_promotion(self): @script() def if_then_else(flag: typing.List[bool], Y, Z): return op.Where(flag, Y, Z) @script() def if_then_else_expanded(flag: typing.List[bool], Y, Z): tmp1 = op.Constant(value_ints=flag) tmp2 = op.Cast(tmp1, to=9) return op.Where(tmp2, Y, Z) onnxscript.testing.assert_isomorphic(if_then_else, if_then_else_expanded) def test_empty_ints_attribute(self): @script() def empty_ints(): return op.Constant(value_ints=[]) expected = np.array([], dtype=np.int64) self.check_run(empty_ints, [], expected) def test_empty_floats_attribute(self): @script() def empty_floats(): return op.Constant(value_floats=[]) expected = np.array([], dtype=np.float32) self.check_run(empty_floats, [], expected) def test_int_as_tensor_attribute(self): @script() def int_as_tensor(): return op.Constant(value=17) expected = np.array(17, dtype=np.int64) self.check_run(int_as_tensor, [], expected) def test_int_list_as_tensor_attribute(self): @script() def int_list_as_tensor(): return op.Constant(value=[13, 17]) expected = np.array([13, 17], dtype=np.int64).reshape((2,)) self.check_run(int_list_as_tensor, [], expected) def test_float_as_tensor_attribute(self): @script() def float_as_tensor(): return op.Constant(value=17.0) expected = np.array([17], dtype=np.float32).reshape(()) self.check_run(float_as_tensor, [], expected) def test_float_list_as_tensor_attribute(self): @script() def float_list_as_tensor(): return op.Constant(value=[13.0, 17.0]) expected = np.array([13, 17], dtype=np.float32).reshape((2,)) self.check_run(float_list_as_tensor, [], expected) def test_loop_inside_if(self): @script(default_opset=op) def sum(n: INT64) -> INT64: sum = op.Constant(value=0) if n > 0: for i in range(n): sum = sum + i return sum self.check_run(sum, [np.array(5, dtype=np.int64)], np.array(10, dtype=np.int64)) self.check_run(sum, [np.array(-5, dtype=np.int64)], np.array(0, dtype=np.int64)) def test_function_opset_import(self): """Test that model inherits opset version from the function.""" from onnxscript import opset19 @script() def double(x): return opset19.Add(x, x) @script() def model(x): return double(x) model_proto = model.to_model_proto() onnx_opset_import = [opset for opset in model_proto.opset_import if opset.domain == ""] self.assertEqual(len(onnx_opset_import), 1) self.assertEqual(onnx_opset_import[0].version, 19) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/evaluator.py000066400000000000000000000530631475371071500231460ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import abc import contextlib import pprint from typing import ( Any, Callable, Mapping, Optional, Protocol, Sequence, TypeVar, Union, runtime_checkable, ) import numpy as np import onnx import onnx.defs import onnx.helper import onnx.reference from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript import irbuilder, onnx_opset, tensor, values from onnxscript._internal import autocast, param_manipulation, utils UserModeValue: TypeAlias = Union[Optional[np.ndarray], Sequence["UserModeValue"]] EagerModeValue: TypeAlias = Union[Optional["tensor.Tensor"], Sequence["EagerModeValue"]] ExtendedModeValue: TypeAlias = Union[ Optional["tensor.Tensor"], Sequence["ExtendedModeValue"], np.ndarray, int, float, bool, str, ] _T = TypeVar("_T") def _adapt_to_eager_mode(inputs: ExtendedModeValue) -> tuple[EagerModeValue, bool]: """Adapts inputs into representation used by onnxscript eager mode. This does the following transformations: * It adds an onnxscript Tensor wrapper around numpy arrays, which allows the use of overloaded operators like + to be controlled by onnxscript. * It also provides a promotion of scalars into tensors as a convenience. This is needed to complement the similar promotion supported by the onnxscript converter (for example, when an attribute is promoted and used as an input argument). Args: inputs: a list/tuple of inputs to an ONNX function Returns: a pair (wrapped_inputs, flag) where flag indicates whether any numpy array was wrapped into a Tensor. """ has_array = False def adapt(input: ExtendedModeValue) -> EagerModeValue: if isinstance(input, np.ndarray): nonlocal has_array has_array = True return tensor.Tensor(input) if isinstance(input, tensor.Tensor): return input if isinstance(input, (bool, float)): return tensor.Tensor(np.array(input)) if isinstance(input, int): return tensor.Tensor(np.array(input, dtype=np.int64)) if input is None: return None if isinstance(input, list): return [adapt(elt) for elt in input] if isinstance(input, tuple): return tuple(adapt(elt) for elt in input) raise TypeError(f"Unexpected input type {type(input)}.") result = adapt(inputs) return result, has_array def _adapt_to_user_mode(output: ExtendedModeValue) -> UserModeValue: """Unwraps Tensor wrapper around numpy arrays. Args: output: output of an ONNX function, which can be either a single onnx value or a list/tuple of onnx values. Returns: unwrapped output """ if isinstance(output, tensor.Tensor): return output.value if output is None: return None if isinstance(output, list): return [_adapt_to_user_mode(elt) for elt in output] if isinstance(output, tuple): return tuple(_adapt_to_user_mode(elt) for elt in output) if isinstance(output, np.ndarray): return output raise TypeError(f"Unexpected type {type(output)}.") def _unwrap_tensors_in_kwargs(kwargs: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]: """Unwrap tensors in a mapping to numpy arrays.""" new_kwargs = {} for k, v in kwargs.items(): new_kwargs[k] = v if isinstance(v, tensor.Tensor): new_kwargs[k] = v.value return new_kwargs @runtime_checkable class Evaluator(Protocol): """Protocol for evaluating ONNX ops.""" def eval( self, schema: onnx.defs.OpSchema, inputs: Sequence[ExtendedModeValue], attributes: Mapping[str, Any], ): """Evaluates an ONNX op. Args: schema: The OpSchema of the operator to evaluate. inputs: The ONNX inputs to the op. attributes: The ONNX attributes to the op. """ def eval_function( self, function: values.OnnxFunction, args: Sequence[ExtendedModeValue], kwargs: Mapping[str, ExtendedModeValue], ): """Evaluates an OnnxFunction. Args: function: The OnnxFunction to evaluate. args: The positional arguments to the function. kwargs: The keyword arguments to the function. """ class BaseEvaluator(Evaluator, abc.ABC): """Base class for evaluation of ONNX ops. The execution of onnxscript functions in eager-mode is dispatched to an Evaluator instance (or, more precisely, to the eval method of the Evaluator instance). The evaluator is expected to transform the input/output/attribute representation supported by onnxscript to those expected by a particular backend. """ def __init__(self, ignore_unknown_function_kwargs: bool = False): """Initializes a BaseEvaluator. Args: ignore_unknown_function_kwargs: Whether to ignore unknown keyword arguments when evaluating an OnnxFunction. This is useful when using the evaluator to validate operators programmatically, where additional keyword arguments that is not part of the signature may be provided to the function. """ self._ignore_unknown_function_kwargs = ignore_unknown_function_kwargs def eval( self, schema: onnx.defs.OpSchema, inputs: Sequence[ExtendedModeValue], attributes: Mapping[str, Any], ): """Evaluates an ONNX op. Args: schema: The OpSchema of the operator to evaluate. inputs: The ONNX inputs to the op. attributes: The ONNX attributes to the op. """ attributes = _unwrap_tensors_in_kwargs(attributes) attributes, closure = self.adapt_attributes(schema, attributes) inputs = self.adapt_inputs(schema, inputs) outputs = self._eval(schema, inputs, attributes, closure) return self.adapt_outputs(schema, outputs) def adapt_inputs(self, schema: onnx.defs.OpSchema, inputs: Sequence[ExtendedModeValue]): """Transform inputs to the expected format for the evaluator. Enables some syntactic sugar, such as the use of Python scalars, in a manner consistent with the translator. See autocast.py for details. """ return autocast.dynamic_cast_inputs(schema, inputs) def adapt_attributes( self, schema: onnx.defs.OpSchema, attributes: Mapping[str, ExtendedModeValue] ) -> tuple[dict[str, ExtendedModeValue], dict[str, ExtendedModeValue]]: """Transform attributes to the expected format for the evaluator. Returns: A closure that can be used to evaluate graph-valued attributes. """ use_graph_attribute = self.use_graph_attribute(schema) closure: dict[Any, Any] = {} adapted_attributes = {} for k, v in attributes.items(): if isinstance(v, values.OnnxClosure): if use_graph_attribute: adapted_attributes[k] = v.function_ir.to_graph_proto() for pyvar, onnxvar in v.function_ir.outer_scope_variables: closure[onnxvar.value] = v.frame.f_locals[pyvar] else: adapted_attributes[k] = v.function elif callable(v): raise TypeError( f"Error: function-valued attribute {v.__name__} has no graph_proto" "attribute. Did you forget to decorate it with @graph?" ) else: adapted_attributes[k] = v return adapted_attributes, closure def adapt_outputs(self, schema: onnx.defs.OpSchema, outputs: Sequence[EagerModeValue]): """Adapt evaluator's output to convention used in onnxscript. Onnxscript uses a tuple/sequence only when number of outputs > 1. """ del schema # unused return outputs[0] if len(outputs) == 1 else outputs def use_graph_attribute(self, schema: onnx.defs.OpSchema): del schema # unused return True @abc.abstractmethod def _eval( self, schema: onnx.defs.OpSchema, inputs: Sequence[ExtendedModeValue], attributes: Mapping[str, ExtendedModeValue], closure: Mapping[str, ExtendedModeValue], ) -> EagerModeValue: """Evaluates an ONNX op given its schema and inputs/attributes. Args: schema: The schema of the op to evaluate. inputs: The ONNX inputs to the op. attributes: The ONNX attributes to the op. closure: The closure to use when evaluating graph-valued attributes. """ def eval_function( self, function: values.OnnxFunction, args: Sequence[ExtendedModeValue], kwargs: Mapping[str, ExtendedModeValue], ): """Evaluates a function in eager mode. Override this function to change the evaluator's behavior for functions. Args: function: The OnnxFunction to evaluate. args: The positional arguments to the function. kwargs: The keyword arguments to the function. """ param_schemas = function.param_schemas() # Split happens in the evaluator instead of the OnnxFunction __call__ method # so that evaluators can control behaviors like whether to fill in default values for attributes. tagged_args, tagged_kwargs = param_manipulation.tag_arguments_with_param_schemas( param_schemas, args, kwargs, fill_defaults=False, allow_extra_kwargs=self._ignore_unknown_function_kwargs, ) adapted_args: list[ExtendedModeValue] = [] adapted_kwargs: dict[str, ExtendedModeValue] = {} has_array = False for arg, param_schema in tagged_args: if param_schema.is_input: adapted_arg, has_array_ = _adapt_to_eager_mode(arg) has_array = has_array or has_array_ adapted_args.append(adapted_arg) else: adapted_args.append(arg) for key, (arg, param_schema) in tagged_kwargs.items(): if param_schema.is_input: adapted_arg, has_array_ = _adapt_to_eager_mode(arg) has_array = has_array or has_array_ adapted_kwargs[key] = adapted_arg else: adapted_kwargs[key] = arg result = function.function(*adapted_args, **adapted_kwargs) # We use a heuristic to decide whether to return output values as # numpy arrays or tensor.Tensors. If the function has at least one # numpy array as input, we return numpy arrays. Otherwise, we return # tensor.Tensors. We could use a user-specified flag to control this # or explicitly track whether this is a top-level function-call or # a nested function-call. return _adapt_to_user_mode(result) if has_array else result # Utilities for evaluation using ORT: class EagerModeError(RuntimeError): pass def _rename_io(prefix, i, arg): if arg is None: return "" return f"{prefix}{i}" def compute_num_outputs( schema: onnx.defs.OpSchema, args: Sequence[Any], kwargs: Mapping[str, Any] ) -> int: """Returns the number of outputs expected.""" # TODO: Use ONNX type inference to replace the special-case handling below. if schema.domain == "": if schema.name == "BatchNormalization": if not kwargs.get("training_mode", 0): return 1 if schema.name == "LSTM": return 3 if schema.name == "Split": if len(args) == 1 and "num_outputs" not in kwargs: raise EagerModeError( "Operator Split: the number of expected outputs defines the split. " "This information is unknown here." ) if len(args) == 2: # has argument(split) return len(args[1]) else: # no argument(split), check attribute(num_outputs) return kwargs["num_outputs"] if schema.name == "Scan": scan_body = kwargs["body"] return len(scan_body.output) if schema.name == "Loop": loop_body = kwargs["body"] return len(loop_body.output) - 1 return len(schema.outputs) def _onnxscript_to_numpy_value(v): """Converts an onnxscript encoding of an ONNX value into the numpy encoding used by runtimes.""" if isinstance(v, tensor.Tensor): return v.value if isinstance(v, list): return [_onnxscript_to_numpy_value(x) for x in v] if isinstance(v, tuple): if len(v) > 0 and type(v[0]) is int: # pylint: disable=unidiomatic-typecheck return np.array(v, dtype=np.int64) return np.array(v) if v is None: # Treated as a static-optional value. # Dynamic optional None not yet supported. return v if isinstance(v, np.ndarray): return v raise TypeError( f"Unexpected onnxscript value type '{type(v)}'." "Valid value types are 'Tensor | list[Tensor] | None | np.ndarray | list[np.ndarray]'" ) def _numpy_to_onnxscript_value( v: np.ndarray | np.generic | list[np.ndarray] | list[np.generic], ): """Converts an ORT encoding of an ONNX value into the encoding used by onnxscript.""" if isinstance(v, np.ndarray): # ORT may reuse buffers when the output numpy array is provided back as input. # We need to make a copy to ensure that the tensor is not modified in-place. return tensor.Tensor(v.copy()) if issubclass(type(v), np.generic): # Numpy scalar types that are not ndarray # https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.scalars.html return tensor.Tensor(np.array(v)) if isinstance(v, list): return [_numpy_to_onnxscript_value(x) for x in v] if v is None: raise TypeError("Dynamic optional values not yet supported.") raise TypeError( f"Unexpected runtime value type '{type(v)}'." "Valid types are: 'np.ndarray | np.generic | list[np.ndarray] | list[np.generic]'" ) def _prepare_model_and_inputs_for_eager( schema: onnx.defs.OpSchema, args: Sequence[Any], kwargs: Mapping[str, Any], implicit_args: Optional[Mapping[str, Any]], ): implicit_args = implicit_args or {} # Convert input values to ORT representation-type: args = [_onnxscript_to_numpy_value(x) for x in args] implicit_args = {k: _onnxscript_to_numpy_value(v) for k, v in implicit_args.items()} # Utility to convert kwarg to ONNX AttributeProto: def make_attr(key: str, value: Any) -> onnx.AttributeProto: def make_tensor_name() -> str: return f"attr_{key}" return autocast.pyvalue_to_onnx_attribute( key, value, make_tensor_name, schema.attributes[key].type ) # Construct ONNX model with a single op call: inputs = [_rename_io("input", i, arg) for i, arg in enumerate(args)] num_outputs = compute_num_outputs(schema, args, kwargs) outputs = [f"output{i}" for i in range(num_outputs)] node = onnx.helper.make_node(schema.name, inputs, outputs, domain=schema.domain) node.attribute.extend( make_attr(key, value) for key, value in kwargs.items() if value is not None ) input_value_infos = utils.values_to_value_infos(zip(inputs, args)) implicit_value_infos = utils.values_to_value_infos(implicit_args.items()) output_value_infos = [ onnx.helper.make_value_info(name, onnx.TypeProto()) for name in outputs ] graph = onnx.helper.make_graph( [node], "node_graph", input_value_infos + implicit_value_infos, output_value_infos ) opset_id = onnx.helper.make_opsetid(schema.domain, schema.since_version) model = onnx.helper.make_model( graph, opset_imports=[opset_id], ir_version=irbuilder.select_ir_version(schema.since_version, domain=schema.domain), ) model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) session_run_input = {name: arg for name, arg in zip(inputs, args) if name != ""} session_run_input.update(implicit_args) return model, session_run_input, inputs def _call_ort( schema: onnx.defs.OpSchema, args: Sequence[Any], kwargs: Mapping[str, Any], implicit_args: Optional[Mapping[str, Any]], ): # Delay import onnxruntime so that onnxscript can be used without # installing onnxruntime. import onnxruntime as ort # pylint: disable=import-outside-toplevel from onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state import ( # pylint: disable=import-outside-toplevel Fail, InvalidArgument, InvalidGraph, ) model, session_run_input, inputs = _prepare_model_and_inputs_for_eager( schema, args, kwargs, implicit_args ) try: session = ort.InferenceSession( model.SerializeToString(), providers=("CPUExecutionProvider",) ) except (Fail, InvalidGraph, InvalidArgument) as e: raise EagerModeError( f"Unable to create onnxruntime InferenceSession " f"for executing {schema.domain}.{schema.name} op " f"with onnx model\n{onnx.printer.to_text(model)}" ) from e try: result = session.run(None, session_run_input) except (RuntimeError, Fail) as e: raise EagerModeError( f"Unable to execute model operator {schema.name!r} due to {e!r}" f"\ninput types:\n" f"{pprint.pformat({k: type(v) for k, v in zip(inputs, args)})}" f"\nmodified input types:\n" f"{pprint.pformat({k: type(v) for k, v in session_run_input.items()})}" f"\ninputs:\n{pprint.pformat(session_run_input)}\n{model}" ) from e # Map ORT output values to the onnxscript representation-type. return [_numpy_to_onnxscript_value(x) for x in result] def _schema_id(schema: onnx.defs.OpSchema) -> tuple[str, str, int]: return schema.name, schema.domain, schema.since_version class ORTEvaluator(BaseEvaluator): """Evaluates ONNX ops using ONNX Runtime.""" def _eval(self, schema, inputs, attributes, closure): return _call_ort(schema, inputs, attributes, closure) class OnnxReferenceRuntimeEvaluator(BaseEvaluator): """Evaluates ONNX ops using ONNX Runtime.""" def _eval(self, schema, inputs, attributes, closure): model, session_run_input, adapted_inputs = _prepare_model_and_inputs_for_eager( schema, inputs, attributes, closure ) session = onnx.reference.ReferenceEvaluator(model) try: result = session.run(None, session_run_input) except RuntimeError as e: raise EagerModeError( f"Unable to execute model operator {schema.name!r} due to {e!r}" f"\ninput types:\n" f"{pprint.pformat({k: type(v) for k, v in zip(adapted_inputs, inputs)})}" f"\nmodified input types:\n" f"{pprint.pformat({k: type(v) for k, v in session_run_input.items()})}" f"\ninputs:\n{pprint.pformat(session_run_input)}\n{model}" ) from e return [_numpy_to_onnxscript_value(x) for x in result] ort_evaluator = ORTEvaluator() class ORTMixedEvaluator(ORTEvaluator): """Evaluates ONNX ops using ONNX Runtime, unless an overriding python implementation is registered. This is useful for higher-order ops such as Scan and SequenceMap, allowing for python-based debugging. """ def __init__(self) -> None: super().__init__() self._python_ops: dict[tuple[str, str, int], Any] = {} def use_graph_attribute(self, schema: onnx.defs.OpSchema) -> bool: return _schema_id(schema) not in self._python_ops def _eval(self, schema, inputs, attributes, closure): schemaid = _schema_id(schema) if schemaid in self._python_ops: return self._python_ops[schemaid](inputs, attributes) else: return super()._eval(schema, inputs, attributes, closure) def register(self, opset: values.Opset) -> Callable[[_T], _T]: assert opset is not None def decorator(function: _T) -> _T: schema = opset[function.__name__] self._python_ops[_schema_id(schema)] = function return function return decorator ort_mixed_evaluator = ORTMixedEvaluator() @ort_mixed_evaluator.register(opset=onnx_opset.opset18) def SequenceMap(inputs: Sequence[Any], attributes: Mapping[str, Any]): """Evaluates a SequenceMap op.""" fun = attributes["body"] def get_input_of(input_index, iter_num): input = inputs[input_index] if isinstance(input, list): return input[iter_num] return input def get_input(iter_num): return [get_input_of(input_index, iter_num) for input_index in range(len(inputs))] return [fun(*(get_input(i))) for i in range(len(inputs[0]))] # Used to control the default evaluator instance. A simple approach for now. _default_evaluator: Evaluator = ort_evaluator def default() -> Evaluator: """Returns the default Evaluator default.""" return _default_evaluator def set_default(new_default: Evaluator) -> None: """Sets the current Evaluator default.""" global _default_evaluator # pylint: disable=global-statement _default_evaluator = new_default @contextlib.contextmanager def default_as(temp_default: Evaluator): """Context manager that temporarily switches the default evaluator.""" old_default = _default_evaluator set_default(temp_default) try: yield finally: set_default(old_default) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/evaluator_test.py000066400000000000000000000042261475371071500242020ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np from onnxscript import evaluator, graph, script from onnxscript.onnx_opset import opset17 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT class EvaluatorTest(unittest.TestCase): def test_evaluator(self): @script() def seq_map(x: FLOAT["N"]): # noqa: F821 seq1 = op.SequenceConstruct(x, x + 1, x + 2) @graph() def square(y: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: # noqa: F821 return op.Mul(y, y) seq2 = op.SequenceMap(seq1, body=square) return seq2 x = np.array([0.0, 1.0], dtype=np.float32) expected = [t * t for t in (x, x + 1, x + 2)] # Test using (current) default evaluator output = seq_map(x) np.testing.assert_equal(output, expected) # Test using ort-mixed-evaluator output = seq_map[evaluator.ort_mixed_evaluator](x) np.testing.assert_equal(output, expected) # Test using ort-evaluator output = seq_map[evaluator.ort_evaluator](x) np.testing.assert_equal(output, expected) class ORTEvaluatorTest(unittest.TestCase): def test_it_ignores_unknown_function_kwargs_when_option_set_to_true(self): @script() def test_function(x, y: float = 1.0): return op.Add(x, y) x = np.array(0.0, dtype=np.float32) expected = np.array(1.0, dtype=np.float32) with evaluator.default_as(evaluator.ORTEvaluator(ignore_unknown_function_kwargs=True)): output = test_function(x, unknown=42) # pylint: disable=unexpected-keyword-arg np.testing.assert_equal(output, expected) def test_it_raise_on_unknown_function_kwargs_by_default(self): @script() def test_function(x, y: float = 1.0): return op.Add(x, y) x = np.array(0.0, dtype=np.float32) with evaluator.default_as(evaluator.ORTEvaluator()): # noqa: SIM117 with self.assertRaises(TypeError): _ = test_function(x, unknown=42) # pylint: disable=unexpected-keyword-arg if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/000077500000000000000000000000001475371071500234215ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/tools/000077500000000000000000000000001475371071500245615ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/tools/torch_lib/000077500000000000000000000000001475371071500265265ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/tools/torch_lib/deduce_type_constraints.py000066400000000000000000000400141475371071500340200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import copy import dataclasses import logging from typing import Dict, Mapping, Optional, Sequence, Set import onnx import onnx.defs import onnxscript logger = logging.getLogger(__name__) _ONNX_DTYPE_TO_ONNX_TENSOR_TYPE_STR: Mapping[int, str] = { onnx.TensorProto.FLOAT: "tensor(float)", onnx.TensorProto.UINT8: "tensor(uint8)", onnx.TensorProto.INT8: "tensor(int8)", onnx.TensorProto.UINT16: "tensor(uint16)", onnx.TensorProto.INT16: "tensor(int16)", onnx.TensorProto.INT32: "tensor(int32)", onnx.TensorProto.INT64: "tensor(int64)", onnx.TensorProto.STRING: "tensor(string)", onnx.TensorProto.BOOL: "tensor(bool)", onnx.TensorProto.FLOAT16: "tensor(float16)", onnx.TensorProto.DOUBLE: "tensor(double)", onnx.TensorProto.COMPLEX64: "tensor(complex64)", onnx.TensorProto.COMPLEX128: "tensor(complex128)", onnx.TensorProto.UINT32: "tensor(uint32)", onnx.TensorProto.UINT64: "tensor(uint64)", onnx.TensorProto.BFLOAT16: "tensor(bfloat16)", } _ONNX_ATTR_TYPE_TO_ONNX_TENSOR_TYPE_STR: Mapping[int, str] = { onnx.AttributeProto.UNDEFINED: "undefined", onnx.AttributeProto.FLOAT: "tensor(float)", onnx.AttributeProto.INT: "tensor(int64)", onnx.AttributeProto.STRING: "tensor(string)", onnx.AttributeProto.FLOATS: "tensor(float)", onnx.AttributeProto.INTS: "tensor(int64)", } class TypeConstraint: """Type constraint shared by multiple values.""" name: str type_strs: Set[str] values: Set[Value] def __init__(self, name: str, type_strs: Set[str]): self.name = name self.type_strs = type_strs self.values = set() def merge_type_constraint(self, other: TypeConstraint): """Merge two type constraints. Typically this process tightens the type constraints. For example, consider two values with different existing type constraints: input1: TypeConstraint(name="input1", type_strs={"tensor(float)", "tensor(int64)"}) input2: TypeConstraint(name="input2", type_strs={"tensor(float)", "tensor(int32)"}) Now consider they are two inputs to `Add` node, where the op schema is: inputs: [T, T] outputs: [T] T: ['tensor(uint8)', ..., 'tensor(float)', 'tensor(int64)', 'tensor(int32)'] `input1` and `input2` must now bound to the same type constraint, hence the result is the intersection of the two existing type constraints with the op schema type constraint: input1: TypeConstraint(name="input1.input2", type_strs={"tensor(float)"}) input2: TypeConstraint(name="input1.input2", type_strs={"tensor(float)"}) """ if self is other: return self.type_strs.intersection_update(other.type_strs) self.values = self.values.union(other.values) for meta in self.values: meta.type_constraint = self self.name = f"{self.name}.{other.name}" def bind_value(self, value: Value): """Bind a value to this type constraint. If the value does not have a type constraint, set it to this type constraint. Otherwise, merge the two type constraints. """ if value.type_constraint is not None: self.merge_type_constraint(value.type_constraint) else: self.values.add(value) value.type_constraint = self def __repr__(self): value_names = [value.name for value in self.values] return f"TypeConstraint(name={self.name}, type_strs={self.type_strs}, values={value_names})" class Value: """Represents a value in the graph. Associated with a TypeConstraint.""" def __init__(self, name: str): self.type_constraint: Optional[TypeConstraint] = None self.name: str = name def merge_type_constraint(self, other: Value): if other.type_constraint is not None: other.type_constraint.bind_value(self) elif self.type_constraint is not None: self.type_constraint.bind_value(other) else: raise ValueError( f"Cannot merge two values without type constraints. {self} and {other}" ) def __repr__(self) -> str: return f"Value(name={self.name}, type_constraint={self.type_constraint})" @dataclasses.dataclass class OnnxFunctionTypeConstraints: input_type_constraints: Dict[str, Optional[TypeConstraint]] output_type_constraints: Dict[str, Optional[TypeConstraint]] intermediate_type_constraints: Dict[str, Optional[TypeConstraint]] def __repr__(self): repr_strs = [ "Type Constraints:", " Inputs: ", ] repr_strs += [ f" {name}: {type_constraint.name}" if type_constraint is not None else f" {name}: None" for name, type_constraint in self.input_type_constraints.items() ] repr_strs += [ " Outputs: ", ] repr_strs += [ f" {name}: {type_constraint.name}" if type_constraint is not None else f" {name}: None" for name, type_constraint in self.output_type_constraints.items() ] repr_strs += [ " Type Constraints: ", ] # Trick to get unique type constraints but maintain the order. ordered_unique_type_constraints = dict.fromkeys(self.input_type_constraints.values()) ordered_unique_type_constraints.update( dict.fromkeys(self.output_type_constraints.values()) ) repr_strs += [ f" {type_constraint.name}: {type_constraint.type_strs}" for type_constraint in ordered_unique_type_constraints if type_constraint is not None ] if self.intermediate_type_constraints: repr_strs += [" Intermediate Values: "] repr_strs += [ f" {name}: {type_constraint.name}" if type_constraint is not None else f" {name}: None" for name, type_constraint in self.intermediate_type_constraints.items() ] repr_strs += [ " Intermediate Type Constraints: ", ] ordered_unique_type_constraints = dict.fromkeys( self.intermediate_type_constraints.values() ) repr_strs += [ f" {type_constraint.name}: {type_constraint.type_strs}" for type_constraint in ordered_unique_type_constraints if type_constraint is not None ] return "\n".join(repr_strs) class TypeConstraintDeducer: def __init__(self, onnx_function: onnxscript.OnnxFunction): self.onnx_function = onnx_function self.values: Dict[str, Value] = {} def type_constraints(self, signature_only: bool = True) -> OnnxFunctionTypeConstraints: """Retrieve deduced type constraints for the ONNX function.""" if not self.values: raise ValueError("Must call deduce() first") input_type_constraints = { name: self.values[name].type_constraint for name in self.function_proto.input } output_type_constraints = { name: self.values[name].type_constraint for name in self.function_proto.output } intermediate_type_constraints = ( {} if signature_only else {name: value.type_constraint for name, value in self.values.items()} ) # Rename type constraints to T0, T1, T2, ... seen_type_constraints: Set[TypeConstraint] = set() for type_constraint in ( *input_type_constraints.values(), *output_type_constraints.values(), *intermediate_type_constraints.values(), ): if type_constraint is not None and type_constraint not in seen_type_constraints: type_constraint.name = f"T{len(seen_type_constraints)}" seen_type_constraints.add(type_constraint) return OnnxFunctionTypeConstraints( input_type_constraints, output_type_constraints, intermediate_type_constraints ) def deduce(self, signature_only: bool = True) -> OnnxFunctionTypeConstraints: """Deduce type constraints for all values in the graph. Args: signature_only: If True, return deduce type constraints only for function signature. Otherwise, return deduced type constraints for all values in the graph. """ self.values = {} self.function_proto = self.onnx_function.to_function_proto() self.opset_version = self.function_proto.opset_import[0].version param_schemas = self.onnx_function.param_schemas() for param_schema in param_schemas: if param_schema.is_input: self.values[param_schema.name] = Value(param_schema.name) for node in self.function_proto.node: self._process_node(node) return self.type_constraints(signature_only) def _bind_signature( self, node: onnx.NodeProto, param_names: Sequence[str], param_schemas: Sequence[onnx.defs.OpSchema.FormalParameter], op_type_constraints: Dict[str, TypeConstraint], is_output: bool = False, ): param_schemas = list(param_schemas) # If the last parameter is variadic, duplicate it to match the number of parameters. if ( len(param_schemas) < len(param_names) and param_schemas[-1].option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Variadic ): param_schemas += [param_schemas[-1]] * (len(param_names) - len(param_schemas)) for name, schema in zip(param_names, param_schemas): if is_output: if name in self.values: raise ValueError(f"Output {name} already exists.") value = Value(name) self.values[name] = value else: if not name: # Skip optional inputs continue value = self.values[name] if (new_type_constraint := op_type_constraints.get(schema.type_str)) is None: # parameter is annotated with type string instead of type constraint. # Create individual type constraint. new_type_constraint = TypeConstraint( name=f"T_{name}", type_strs={schema.type_str}, ) if not schema.is_homogeneous: # Parameter is not homogeneous, this appears with variadic parameters. # Meaning the type constraint is not shared amongst them. # Creating a type constraint copy. new_type_constraint = TypeConstraint( name=f"{schema.name}_{name}", type_strs=new_type_constraint.type_strs, ) prev_value_constraint = copy.deepcopy(value.type_constraint) new_type_constraint.bind_value(value) if prev_value_constraint is not None and len( prev_value_constraint.type_strs ) > len(new_type_constraint.type_strs): logger.info( "Type constraint is tightened due to binding %s with parameter %s in node %s(%s)", value.name, schema.name, node.op_type, node.name, ) logger.info(" %s", prev_value_constraint.type_strs) logger.info("->") logger.info(" %s", new_type_constraint.type_strs) def _perform_extra_type_constraint_tightening(self, node: onnx.NodeProto): if node.op_type == "If": # Step into subgraph for more type constraint deduction. subgraph_attr_names = ("then_branch", "else_branch") for attr in node.attribute: if attr.name not in subgraph_attr_names: continue subgraph = attr.g for subgraph_node in subgraph.node: self._process_node(subgraph_node) for subgraph_output, node_output_name in zip(subgraph.output, node.output): # Type constraint must agree between "then" and "else" branch. self.values[node_output_name].merge_type_constraint( self.values[subgraph_output.name] ) elif node.op_type in ("Loop", "Scan"): # Step into subgraph for more type constraint deduction. raise NotImplementedError("Loop/Scan is not supported yet!") elif node.op_type == "Constant": # Constant type is static and can be inferred from attribute. # Tighten the type constraint. tensor_attr = node.attribute[0] type_constraint_name = f"Constant_{node.name}" if tensor_attr.type == onnx.AttributeProto.TENSOR: type_constraint = TypeConstraint( type_constraint_name, {_ONNX_DTYPE_TO_ONNX_TENSOR_TYPE_STR[tensor_attr.t.data_type]}, ) else: type_constraint = TypeConstraint( type_constraint_name, {_ONNX_ATTR_TYPE_TO_ONNX_TENSOR_TYPE_STR[tensor_attr.type]}, ) type_constraint.bind_value(self.values[node.output[0]]) elif node.op_type == "Cast": to_attr = node.attribute[0] if not to_attr.ref_attr_name: # Cast to a static type. # Tighten the type constraint type_constraint = TypeConstraint( f"Cast_{node.name}", {_ONNX_DTYPE_TO_ONNX_TENSOR_TYPE_STR[node.attribute[0].i]}, ) type_constraint.bind_value(self.values[node.output[0]]) def _process_node(self, node: onnx.NodeProto): if node.domain and node.domain != "onnx": raise NotImplementedError("Nested function is not supported yet.") if node.op_type in ("Loop", "Scan"): # Step into subgraph for more type constraint deduction. raise NotImplementedError("Loop/Scan is not supported yet!") # Creating new type constraints from op schema op_schema = onnx.defs.get_schema( node.op_type, max_inclusive_version=self.opset_version, domain=node.domain ) op_type_constraints = { ts.type_param_str: TypeConstraint( name=f"{ts.type_param_str}_{node.name}", type_strs=set(ts.allowed_type_strs) ) for ts in op_schema.type_constraints } # Binding new type constraints to input values. self._bind_signature(node, node.input, op_schema.inputs, op_type_constraints) # Creating new values for outputs, and bind with type constraints. self._bind_signature( node, node.output, op_schema.outputs, op_type_constraints, is_output=True, ) # Postprocess a few special cases self._perform_extra_type_constraint_tightening(node) def deduce_type_constraints( onnx_function: onnxscript.OnnxFunction, signature_only: bool = True ) -> OnnxFunctionTypeConstraints: """Deduce type constraints for an ONNX function. * Expects Tensors to be pre-annotated as `TensorType`. * Expects Attributes to be pre-annotated correctly. * Produces the least strict type constraints allowed by deducing from OpSchema in FunctionProto. * Produces explanation for type constraint tightening. * `TracedOnnxFunction` is not planned. Args: onnx_function: ONNX function to generate type constraints for. signature_only: Whether to only generate type constraints for the function signature. Returns: Type constraints for the ONNX function. """ logger.info("Deducing type constraints for %s", onnx_function.name) return TypeConstraintDeducer(onnx_function).deduce(signature_only=signature_only) deduce_type_constraints_test.py000066400000000000000000000041271475371071500350050ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/tools/torch_lib# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test cases for type constraint deduction functionality.""" from __future__ import annotations import inspect import logging import unittest from typing import Generator import parameterized import onnxscript import onnxscript.function_libs.torch_lib.ops # Import to populate registry from onnxscript.function_libs.tools.torch_lib import deduce_type_constraints from onnxscript.function_libs.torch_lib import registration logger = logging.getLogger(__name__) def torch_lib_onnx_functions_from_registry() -> Generator[onnxscript.OnnxFunction, None, None]: for op in registration.default_registry.values(): for func in (*op.overloads, *op.privates, *op.complex): if isinstance(func, onnxscript.OnnxFunction): yield func class TestDeduceTypeConstraints(unittest.TestCase): _SKIP_FUNCTIONS_WITH_LOOP_OR_SCAN = ( "_aten_as_strided_onnx", "_aten_unfold_onnx", "_aten_embedding_bag_onnx", "_aten_embedding_bag_1d_padding_idx_onnx", ) @parameterized.parameterized.expand( ((op,) for op in torch_lib_onnx_functions_from_registry()), name_func=lambda func, _, p: f"{func.__name__}_{p.args[0].name}", ) def test_deduce_type_constraints_does_not_crash_for_onnx_function( self, onnx_function: onnxscript.OnnxFunction ): if onnx_function.name in self._SKIP_FUNCTIONS_WITH_LOOP_OR_SCAN: self.skipTest("Unimplemented: function contains loop or scan node.") try: signature_type_constraint = deduce_type_constraints.deduce_type_constraints( onnx_function ) except NotImplementedError as e: if "Nested function" in str(e): self.skipTest("Unimplemented: function contains nested function.") logger.info( "Original signature: %s%s", onnx_function.name, inspect.signature(onnx_function.function), ) logger.info(signature_type_constraint) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/tools/torch_lib/generate_aten_signatures.py000066400000000000000000000270071475371071500341530ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- """Generates the ATen signatures for the ONNX ATen operator set using torch.ops.""" from __future__ import annotations import argparse import ast import logging import os import textwrap import typing from typing import Any, Sequence import torchgen.gen import torchgen.model import yaml import opgen.pygen as cg def load_native_function_yaml(yaml_path: str): with open(yaml_path, encoding="utf-8") as f: yaml_str = f.read() with open(yaml_path, encoding="utf-8") as f: all_functions = yaml.safe_load(f) valid_tags = set() # Mark all tags as valid, since we don't want to validate them. for func in all_functions: if "tags" not in func: continue valid_tags.add(func["tags"]) return yaml_str, valid_tags def parse_native_functions_yaml(yaml_path: str) -> tuple[Any, Any]: """Parses the native_functions.yaml file.""" yaml_str, valid_tags = load_native_function_yaml(yaml_path) yaml_struct = yaml.load(yaml_str, Loader=torchgen.gen.LineLoader) parsed = torchgen.gen.parse_native_yaml_struct( yaml_struct, valid_tags, path=yaml_path, skip_native_fns_gen=True ) return parsed.native_functions, parsed.backend_indices def create_list_type(arg: torchgen.model.Argument) -> cg.TypeRef: assert isinstance(arg.type, torchgen.model.ListType), f"arg: {arg}" arg_type = arg_type_to_str(arg.type) if type_is_builtin(arg_type): return cg.TypingRefs.Sequence(cg.BuiltinTypeRef(arg_type)) if arg_type == "TensorType": return cg.TypingRefs.Sequence(cg.TypeRef("onnxscript.onnx_types", "TensorType")) return cg.TypeRef("onnxscript", arg_type) # TODO(justinchuby): Enable this when generics are better supported # if arg.type.size is None: # # INT64[...] # return cg.TypeRef("onnxscript", arg_type, cg.EllipsisTypeRef()) # # INT64[3] # return cg.TypeRef("onnxscript", arg_type, *[cg.TypeRef(None, f"{arg.type.size}")]) def arg_type_to_str(arg_type: torchgen.model.Type) -> str: if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.Tensor): return "TensorType" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.SymInt): return "INT64" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.Scalar): return "float" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.float): return "float" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.int): return "int" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.bool): return "bool" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.str): return "str" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.ScalarType): return "int" # Anything unhandled is a string option. return "str" def type_is_builtin(arg_type: str) -> bool: """Returns whether the given type is a python builtin type (that we care about).""" return arg_type in {"float", "int", "bool", "str"} def get_argument_type(arg: torchgen.model.Argument) -> cg.TypeRef: """Returns the Python type for the given argument.""" if isinstance(arg.type, torchgen.model.ListType): inner_node = create_list_type(arg) else: arg_type_str = arg_type_to_str(arg.type) if type_is_builtin(arg_type_str): inner_node = cg.BuiltinTypeRef(arg_type_str) elif arg_type_str == "TensorType": inner_node = cg.TypeRef("onnxscript.onnx_types", "TensorType") else: inner_node = cg.TypeRef("onnxscript", arg_type_str) if arg.type.is_nullable(): return cg.TypingRefs.Optional(inner_node) if arg.default is not None and parse_default_value(arg) is None: return cg.TypingRefs.Optional(inner_node) return inner_node def should_generate_signature(func: torchgen.model.NativeFunction) -> bool: """Returns whether the signature for the given function should be generated.""" if func.func.name.name.base.startswith("_"): return False if func.func.name.name.inplace: return False if func.func.name.overload_name and func.func.name.overload_name != "Tensor": # Ignore overloads for now. # Some ops only have overloaded versions, like aten::add.Tensor. And we # want to generate the aten::add op. return False return True def get_op_name(func: torchgen.model.NativeFunction) -> str: if func.func.name.overload_name and func.func.name.overload_name != "Tensor": # Do not include the overload name if it is "Tensor", since ops like # aten::add.Tensor is what we want for aten::add. name = f"{func.func.name.name.base}_{func.func.name.overload_name}" else: name = f"{func.func.name.name.base}" # Prefix with namespace to avoid name conflicts with other operators and arguments. return f"{func.namespace}_{name}" def parse_default_value(arg: torchgen.model.Argument) -> Any: default = arg.default assert default is not None, f"arg: {arg}" if default.startswith("[") and default.endswith("]"): # Convert list to tuple default_val = ast.literal_eval(default) assert isinstance(default_val, list) if not default_val: # Empty list is represented as None. return None return tuple(default_val) # Special case for reduction=Mean if default == "Mean": return 1 try: value = ast.literal_eval(default) except ValueError: # Treat it as a string. return default.lower() else: if isinstance(value, int): # Expand the value to a tuple if the type is a list. if isinstance(arg.type, torchgen.model.ListType): if arg.type.size is not None: return (value,) * arg.type.size return (value,) return value def create_return_type(returns: Sequence[torchgen.model.Return]) -> cg.TypeRef: """Returns the Python type for the return value of the given function.""" if not returns: return cg.TypingRefs.Any() return_nodes = [] for return_val in returns: return_type = return_val.type return_type_str = arg_type_to_str(return_type) if type_is_builtin(return_type_str): # Python type return_node: cg.TypeRef = cg.BuiltinTypeRef(return_type_str) elif return_type_str == "TensorType": return_node = cg.TypeRef("onnxscript.onnx_types", "TensorType") else: return_node = cg.TypeRef("onnxscript", arg_type_to_str(return_type)) if return_type.is_nullable(): return_node = cg.TypingRefs.Optional(return_node) return_nodes.append(return_node) if len(return_nodes) == 1: return return_nodes[0] return cg.BuiltinTypeRef("tuple", *return_nodes) def format_arg_name(arg: torchgen.model.Argument) -> str: """Returns the python compatible name of the given argument.""" if arg.name == "from": return f"{arg.name}_" return arg.name def create_signature(func: torchgen.model.NativeFunction) -> cg.FunctionDef: """Creates the signature for the given function.""" op_name = get_op_name(func) args = [ arg.argument if isinstance(arg, torchgen.model.SelfArgument) else arg for arg in func.func.arguments.positional ] kwargs = [ arg for arg in func.func.arguments.kwarg_only if not isinstance(arg, torchgen.model.TensorOptionsArguments) ] py_args = [ cg.Arg( format_arg_name(arg), get_argument_type(arg), default_value=cg.Constant(parse_default_value(arg)) if arg.default is not None else None, ) for arg in args ] if kwargs: # Arguments after this point are keyword-only. py_args += [ cg.Arg( format_arg_name(kwarg), get_argument_type(kwarg), default_value=cg.Constant(parse_default_value(kwarg)) if kwarg.default is not None else None, is_kwarg=True, ) for kwarg in kwargs ] return cg.FunctionDef( op_name, *py_args, return_type=create_return_type(func.func.returns), body=[ cg.ThunkStmt(f'"""{func.func}"""'), cg.Raise(cg.Call(cg.Name("NotImplementedError"))), # type: ignore[list-item] ], ) def create_onnx_function_module( functions: Sequence[torchgen.model.NativeFunction], ) -> cg.Module: """Creates the onnx function module.""" return cg.Module( cg.ImportFrom("__future__", cg.Alias("annotations")), *[create_signature(func) for func in functions if should_generate_signature(func)], ) def copyright_header() -> str: """Creates the copyright header.""" dashline = f"# {'-' * 74}" return textwrap.dedent( f"""\ {dashline} # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. {dashline} # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """ ) def main(args: argparse.Namespace) -> None: native_functions, _ = parse_native_functions_yaml(args.yaml) functions: dict[str, dict[str, torchgen.model.NativeFunction]] = {} for func in native_functions: if not should_generate_signature(func): continue module_name = typing.cast(str, func.python_module) if not module_name: module_name = "core" if module_name not in functions: functions[module_name] = {} op_name = get_op_name(func) if op_name in functions[module_name]: logging.warning( # noqa: LOG015 "Duplicated function: %s, overload: %s", op_name, func.func.name.overload_name ) continue functions[module_name][op_name] = func os.makedirs(args.outdir, exist_ok=True) for module_name, module_functions in functions.items(): sorted_functions = sorted(module_functions.items(), key=lambda x: x[0]) py_module = create_onnx_function_module([func for _, func in sorted_functions]) py_module.accept(cg.ImportAdjuster()) py_module.accept(cg.DocCommentBuilder()) output_path = os.path.join(args.outdir, f"{module_name}.py") print(f"Generating {output_path}") with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(copyright_header()) # Add docstring f.write( textwrap.dedent( f'''\ """torch.ops.aten operators under the `{module_name}` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ ''' ) ) py_module.accept(cg.PythonWriter(f)) print("Done.") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--yaml", type=str, help="Path to PyTorch aten/src/ATen/native/native_functions.yaml", ) parser.add_argument( "--outdir", type=str, help="Output directory for generated modules", ) main(parser.parse_args()) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/tools/torch_lib/generate_prims_signatures.py000066400000000000000000000271131475371071500343540ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- """Generates the Prims signatures for the ONNX Prims operator set using torch.ops.""" from __future__ import annotations import argparse import ast import logging import os import re import textwrap from typing import Any, Dict, List, Sequence import torch import torchgen.gen import torchgen.model from torch._ops import _OpNamespace from torchgen.model import FunctionSchema import opgen.pygen as cg def create_list_type(arg: torchgen.model.Argument) -> cg.TypeRef: inner_arg_type = arg.type if not arg.type.is_nullable() else arg.type.elem assert isinstance(inner_arg_type, torchgen.model.ListType), f"arg: {arg}" arg_type = arg_type_to_str(arg.type) if type_is_builtin(arg_type): return cg.TypingRefs.Sequence(cg.BuiltinTypeRef(arg_type)) if arg_type == "TensorType": return cg.TypingRefs.Sequence(cg.TypeRef("onnxscript.onnx_types", "TensorType")) return cg.TypeRef("onnxscript", arg_type) # TODO(justinchuby): Enable this when generics are better supported # if arg.type.size is None: # # INT64[...] # return cg.TypeRef("onnxscript", arg_type, cg.EllipsisTypeRef()) # # INT64[3] # return cg.TypeRef("onnxscript", arg_type, *[cg.TypeRef(None, f"{arg.type.size}")]) def arg_type_to_str(arg_type: torchgen.model.Type) -> str: if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.Tensor): return "TensorType" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.SymInt): return "INT64" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.Scalar): return "float" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.float): return "float" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.int): return "int" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.bool): return "bool" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.str): return "str" if arg_type.is_base_ty_like(torchgen.model.BaseTy.ScalarType): return "int" # Anything unhandled is a string option. return "str" def type_is_builtin(arg_type: str) -> bool: """Returns whether the given type is a python builtin type (that we care about).""" return arg_type in {"float", "int", "bool", "str"} def get_argument_type(arg: torchgen.model.Argument) -> cg.TypeRef: """Returns the Python type for the given argument.""" inner_arg_type = arg.type if not arg.type.is_nullable() else arg.type.elem if isinstance(inner_arg_type, torchgen.model.ListType): inner_node = create_list_type(arg) else: arg_type_str = arg_type_to_str(inner_arg_type) if type_is_builtin(arg_type_str): inner_node = cg.BuiltinTypeRef(arg_type_str) elif arg_type_str == "TensorType": inner_node = cg.TypeRef("onnxscript.onnx_types", "TensorType") else: inner_node = cg.TypeRef("onnxscript", arg_type_str) if arg.type.is_nullable(): return cg.TypingRefs.Optional(inner_node) if arg.default is not None and parse_default_value(arg) is None: return cg.TypingRefs.Optional(inner_node) return inner_node def should_generate_signature(op_name: str, schema: FunctionSchema) -> bool: """Returns whether the signature for the given function should be generated.""" if op_name.split("_")[1].startswith("_"): return False if schema.name.name.inplace: return False if schema.name.overload_name and schema.name.overload_name != "Tensor": # Ignore overloads for now. # Some ops only have overloaded versions, like aten::add.Tensor. And we # want to generate the aten::add op. return False return True def parse_default_value(arg: torchgen.model.Argument) -> Any: default = arg.default assert default is not None, f"arg: {arg}" if default.startswith("[") and default.endswith("]"): # Convert list to tuple default_val = ast.literal_eval(default) assert isinstance(default_val, list) if not default_val: # Empty list is represented as None. return None return tuple(default_val) # Special case for reduction=Mean if default == "Mean": return 1 try: value = ast.literal_eval(default) except ValueError: # Treat it as a string. return default.lower() else: if isinstance(value, int): # Expand the value to a tuple if the type is a list. if isinstance(arg.type, torchgen.model.ListType): if arg.type.size is not None: return (value,) * arg.type.size return (value,) return value def create_return_type(returns: Sequence[torchgen.model.Return]) -> cg.TypeRef: """Returns the Python type for the return value of the given function.""" if not returns: return cg.TypingRefs.Any() return_nodes = [] for return_val in returns: return_type = return_val.type return_type_str = arg_type_to_str(return_type) if type_is_builtin(return_type_str): # Python type return_node: cg.TypeRef = cg.BuiltinTypeRef(return_type_str) elif return_type_str == "TensorType": return_node = cg.TypeRef("onnxscript.onnx_types", "TensorType") else: return_node = cg.TypeRef("onnxscript", arg_type_to_str(return_type)) if return_type.is_nullable(): return_node = cg.TypingRefs.Optional(return_node) return_nodes.append(return_node) if len(return_nodes) == 1: return return_nodes[0] return cg.BuiltinTypeRef("tuple", *return_nodes) def format_arg_name(arg: torchgen.model.Argument) -> str: """Returns the python compatible name of the given argument.""" if arg.name == "from": return f"{arg.name}_" return arg.name def create_signature(op_name: str, schema: FunctionSchema) -> cg.FunctionDef: """Creates the signature for the given function.""" args = [ arg.argument if isinstance(arg, torchgen.model.SelfArgument) else arg for arg in schema.arguments.positional ] kwargs = [ arg for arg in schema.arguments.kwarg_only if not isinstance(arg, torchgen.model.TensorOptionsArguments) ] py_args = [ cg.Arg( format_arg_name(arg), get_argument_type(arg), default_value=cg.Constant(parse_default_value(arg)) if arg.default is not None else None, ) for arg in args ] if kwargs: # Arguments after this point are keyword-only. py_args += [ cg.Arg( format_arg_name(kwarg), get_argument_type(kwarg), default_value=cg.Constant(parse_default_value(kwarg)) if kwarg.default is not None else None, is_kwarg=True, ) for kwarg in kwargs ] return cg.FunctionDef( op_name, *py_args, return_type=create_return_type(schema.returns), body=[ cg.ThunkStmt(f'"""{schema}"""'), cg.Raise(cg.Call(cg.Name("NotImplementedError"))), # type: ignore[list-item] ], ) def create_onnx_function_module( functions: Sequence[tuple(str, FunctionSchema)], # type: ignore[valid-type] ) -> cg.Module: """Creates the onnx function module.""" return cg.Module( cg.ImportFrom("__future__", cg.Alias("annotations")), *[ create_signature(name, schema) for name, schema in functions if should_generate_signature(name, schema) ], ) def copyright_header() -> str: """Creates the copyright header.""" dashline = f"# {'-' * 74}" return textwrap.dedent( f"""\ {dashline} # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. {dashline} # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """ ) def _get_func_schema_in_namespace(namespaces: List[_OpNamespace]) -> Dict[str, FunctionSchema]: table: Dict[str, FunctionSchema] = {} for op_namespace in namespaces: for attr_name in dir(op_namespace): op_overload_packet = getattr(op_namespace, attr_name) if not isinstance( op_overload_packet, torch._ops.OpOverloadPacket, # pylint: disable=protected-access ): continue # Update schema to avoid returning mutable positional args # which fails FunctionSchema.parse(). For example: # change "resize(Tensor(a!) a, SymInt[] shape) -> Tensor(a!)" # to "resize(Tensor a, SymInt[] shape) -> Tensor" if "!" in op_overload_packet.schema: op_overload_packet.schema = re.sub( # type: ignore[attr-defined] r"[(][A-Za-z]![)]", "", op_overload_packet.schema ) # FIXME: remove below code if the issue below is fixed. # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/99714 op_overload_packet.schema = op_overload_packet.schema.replace(", ", ", ") # type: ignore[attr-defined] func_schema = FunctionSchema.parse(op_overload_packet.schema) op_name = op_namespace.name + "_" + attr_name table[op_name] = func_schema return table def main(args: argparse.Namespace) -> None: all_functions = _get_func_schema_in_namespace([torch.ops.prims]) functions: dict[str, dict[str, FunctionSchema]] = {} for op_name, func_schema in all_functions.items(): if not should_generate_signature(op_name, func_schema): continue module_name = op_name.split("_")[0] if module_name not in functions: functions[module_name] = {} if op_name in functions[module_name]: logging.warning( # noqa: LOG015 "Duplicated function: %s, overload: %s", op_name, func_schema.name.overload_name, ) continue functions[module_name][op_name] = func_schema os.makedirs(args.outdir, exist_ok=True) for module_name, module_functions in functions.items(): sorted_functions = sorted(module_functions.items(), key=lambda x: x[0]) py_module = create_onnx_function_module(list(sorted_functions)) py_module.accept(cg.ImportAdjuster()) py_module.accept(cg.DocCommentBuilder()) output_path = os.path.join(args.outdir, f"{module_name}.py") print(f"Generating {output_path}") with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(copyright_header()) # Add docstring f.write( textwrap.dedent( f'''\ """torch.ops.aten operators under the `{module_name}` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ ''' ) ) py_module.accept(cg.PythonWriter(f)) print("Done.") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--outdir", type=str, help="Output directory for generated modules", ) main(parser.parse_args()) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/000077500000000000000000000000001475371071500253665ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/__init__.py000066400000000000000000000003361475371071500275010ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """A torch function library for onnxscript. The modules are named after the torch module names for grouping: - core - nn - fft - vision - etc. """ microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/_constants.py000066400000000000000000000002261475371071500301130ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Shared constants for the library.""" DOMAIN = "pkg.onnxscript.torch_lib" microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/_flags.py000066400000000000000000000033031475371071500271720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Experimental flags. NOTE: These flags are experimental only. Any flag here can be removed at any time without notice. """ import logging import os logger = logging.getLogger(__name__) def _load_boolean_flag( name: str, *, this_will: str, deprecated: bool = False, default: bool = False, ) -> bool: """Load a boolean flag from environment variable. Args: name: The name of the environment variable. this_will: A string that describes what this flag will do. deprecated: Whether this flag is deprecated. default: The default value if envvar not defined. """ undefined = os.getenv(name) is None state = os.getenv(name) == "1" if state: if deprecated: logger.error( "Experimental flag %s is deprecated. Please remove it from your environment.", name, ) else: logger.warning("Experimental flag %s is enabled. This will %s.", name, this_will) if undefined: state = default return state EXPERIMENTAL_INITIALIZERS_AS_INPUTS: bool = _load_boolean_flag( "TORCHLIB_EXPERIMENTAL_INITIALIZERS_AS_INPUTS", this_will="make initializers as inputs to the model graph", ) EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING: bool = _load_boolean_flag( "TORCHLIB_EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING", this_will="trace all traceable functions to fold if branches and collapse constant expressions", default=True, ) EXPERIMENTAL_USE_IR: bool = _load_boolean_flag( "TORCHLIB_EXPERIMENTAL_USE_IR", this_will="use the ONNX IR instead of the PyTorch Graph for graph building", deprecated=True, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/graph_building/000077500000000000000000000000001475371071500303445ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/graph_building/__init__.py000066400000000000000000000044741475371071500324660ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """APIs for building an ONNX graph from a PyTorch model. This module exposes only three classes that will be used to build an ONNX graph by the ONNX exporter in PyTorch: - :class:`TorchScriptTensor`: Represents a symbolic value in the ONNX graph. - :class:`TorchScriptGraph`: Stores the graph being built. - :class:`TorchScriptTracingEvaluator`: An evaluator that will record all operators applied on the ``TorchScriptTensor``. It has a reference to the ``TorchScriptGraph`` being built, will write to it, and will handle eager evaluations of Torch Lib functions when desired. The usage is in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/136f8378e1b5a8cb7127977b8d068fbf9c3e1247/torch/onnx/_internal/fx/fx_onnx_interpreter.py#L698-L702, and it is very simple:: with onnxscript.evaluator.default_as(onnxscript_tracer): # onnxscript_tracer is a TorchScriptTracingEvaluator output: Union[ onnxscript_graph_building.TorchScriptTensor, Tuple[onnxscript_graph_building.TorchScriptTensor, ...], ] = symbolic_fn(*onnx_args, **onnx_kwargs) Here, we set the default evaluator to be ``onnxscript_tracer`` so that ONNX Script will dispatch all operators calls to the evaluator. The ``symbolic_fn`` can be a pure Python function (e.g. trace-only) or an ONNX Script function. Either way, they are recorded by ``onnxscript_tracer`` and onto the graph. The outputs, as ``TorchScriptTensor``, are then handed by to the exporter. On line https://github.com/pytorch/pytorch/blob/136f8378e1b5a8cb7127977b8d068fbf9c3e1247/torch/onnx/_internal/fx/fx_onnx_interpreter.py#L707 the exporter fills in type and shape information from PyTorch by calling the setters on ``TorchScriptTensor.dtype`` and ``TorchScriptTensor.shape``. """ from __future__ import annotations __all__ = [ "TorchScriptTensor", "TorchScriptGraph", "TorchScriptTracingEvaluator", ] from onnxscript.function_libs.torch_lib import _flags if _flags.EXPERIMENTAL_USE_IR: from ._graph_building_ir import ( TorchScriptGraph, TorchScriptTensor, TorchScriptTracingEvaluator, ) else: from ._graph_building_torch import ( # type: ignore[assignment] TorchScriptGraph, TorchScriptTensor, TorchScriptTracingEvaluator, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/graph_building/_graph_building_ir.py000066400000000000000000000655461475371071500345450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Graph building functions using the ONNX IR, compatible with the original TorchScriptGraph usage.""" from __future__ import annotations import ctypes import typing from typing import Any, Dict, Mapping, Optional, Sequence, Tuple, Union import numpy as np import onnx import onnx.checker import onnx.defs import onnx.helper import onnx.shape_inference import torch from typing_extensions import TypeAlias import onnxscript from onnxscript import evaluator, ir from onnxscript import tensor as onnxscript_tensor from onnxscript._internal import param_manipulation from onnxscript.function_libs.torch_lib import _flags from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common as common_ops __all__ = [ "TorchScriptTensor", "TorchScriptGraph", "TorchScriptTracingEvaluator", ] ValidArgumentType: TypeAlias = Union[ "TorchScriptTensor", Sequence["TorchScriptTensor"], Sequence[float], Sequence[int], complex, str, int, float, bool, None, ] ValidInputType: TypeAlias = Union[ "TorchScriptTensor", Sequence["TorchScriptTensor"], Sequence[float], Sequence[int], complex, str, int, float, bool, None, ] _TORCH_DTYPE_TO_ONNX: dict[torch.dtype, ir.DataType] = { torch.bfloat16: ir.DataType.BFLOAT16, torch.bool: ir.DataType.BOOL, torch.complex128: ir.DataType.COMPLEX128, torch.complex64: ir.DataType.COMPLEX64, torch.float16: ir.DataType.FLOAT16, torch.float32: ir.DataType.FLOAT, torch.float64: ir.DataType.DOUBLE, torch.float8_e4m3fn: ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, torch.float8_e4m3fnuz: ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, torch.float8_e5m2: ir.DataType.FLOAT8E5M2, torch.float8_e5m2fnuz: ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, torch.int16: ir.DataType.INT16, torch.int32: ir.DataType.INT32, torch.int64: ir.DataType.INT64, torch.int8: ir.DataType.INT8, torch.uint8: ir.DataType.UINT8, } def _torch_dtype_to_onnx_dtype(dtype: torch.dtype) -> ir.DataType: return _TORCH_DTYPE_TO_ONNX[dtype] class _TorchTensor(ir.Tensor): # pylint: disable=too-many-ancestors def __init__(self, tensor: torch.Tensor): super().__init__(tensor, dtype=_torch_dtype_to_onnx_dtype(tensor.dtype)) def tobytes(self) -> bytes: # Support native PyTorch types so we can use types like bloat16 assert isinstance(self.raw, torch.Tensor) tensor = self.raw.detach().cpu().contiguous() return bytes( (ctypes.c_ubyte * tensor.element_size() * tensor.numel()).from_address( tensor.data_ptr() ) ) class TorchScriptTensor(ir.Value, onnxscript_tensor.Tensor): """A onnxscript tensor that wraps a torchscript Value.""" def __init__( self, _=None, # Unused argument for backward compatibility producer=None, index=None, name: str | None = None, ): onnxscript_tensor.Tensor.__init__(self, None) ir.Value.__init__(self, producer, index=index, name=name) self._is_complex: bool = False self._concrete_value: np.ndarray | None = None self._device: torch.device | None = None @property def value(self) -> Optional[np.ndarray]: return self._concrete_value @value.setter def value(self, value: np.ndarray) -> None: self._concrete_value = value @property # type: ignore[override] def rank(self) -> int | None: if self.shape is None: return None return len(self.shape) @property # type: ignore[override] def shape(self) -> ir.Shape | None: return super().shape @shape.setter def shape(self, shape: Union[torch.Size, Tuple[int | str | None, ...]]): # Normalize torch symbolic dimension size to str. torch_sym_types = (torch.SymInt, torch.SymFloat, torch.SymBool) self._shape = ir.Shape( tuple(str(dim.node) if isinstance(dim, torch_sym_types) else dim for dim in shape) # type: ignore[union-attr] ) @property def dtype(self) -> ir.DataType | None: return super().dtype @dtype.setter def dtype(self, dtype: torch.dtype | ir.DataType | None): if dtype is None: onnx_dtype = ir.DataType.UNDEFINED elif isinstance(dtype, ir.DataType): onnx_dtype = dtype else: onnx_dtype = _torch_dtype_to_onnx_dtype(dtype) if self._type is None: self._type = ir.TensorType(onnx_dtype) else: self._type.dtype = onnx_dtype # TODO: Remove this when there is no mismatch output shapes between device: # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a44f8894fa6d973693aab44a3dda079a168b05c1/torch/_decomp/decompositions.py#L1451-L1457 @property def device(self) -> torch.device | None: return self._device @device.setter def device(self, device: torch.device): self._device = device @property def is_complex(self) -> bool: return self._is_complex @is_complex.setter def is_complex(self, is_complex: bool): self._is_complex = is_complex @property def onnx_dtype(self) -> int: raise NotImplementedError("onnx_dtype is not supported for TorchScriptTensor.") def value_info(self) -> Optional[onnx.ValueInfoProto]: raise NotImplementedError("value_info is not supported for TorchScriptTensor.") class TorchScriptTracingEvaluator(evaluator.Evaluator): """An onnxscript Evaluator that captures the graph.""" def __init__(self, graph: TorchScriptGraph): self._graph: TorchScriptGraph = graph @property def graph(self) -> TorchScriptGraph: return self._graph def eval(self, schema, inputs: Sequence[ValidInputType], attributes): return self._graph.add_op_call(schema, inputs, attributes) def eval_function( # type: ignore[override] self, function: onnxscript.OnnxFunction, args: Sequence[ValidArgumentType], kwargs: Mapping[str, ValidArgumentType], ): if _flags.EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING: # Special cases for handling IsScalar and Rank if function.name == "IsScalar": if len(args) != 1: raise TypeError( f"Expected 1 positional argument for function '{function}', got {len(args)}." ) if isinstance(args[0], TorchScriptTensor): if args[0].rank is not None: return args[0].rank == 0 else: # Fall to call add_function_call pass elif isinstance(args[0], Sequence): return False else: # Python constants are scalars return True if function.name == "Rank": if len(args) != 1: raise TypeError( f"Expected 1 positional argument for function '{function}', got {len(args)}." ) if isinstance(args[0], TorchScriptTensor): if args[0].rank is not None: return args[0].rank else: # Fall to call add_function_call pass elif isinstance(args[0], Sequence): if all(isinstance(arg, (int, float)) for arg in args[0]): return 1 else: # Fall to call add_function_call pass else: # Python constants are scalars return 0 elif function.traceable: # Trace the function call instead of adding the function as a node return function.function(*args, **kwargs) # args/kwargs are TorchScriptTensor/python built-in based param_schemas = function.param_schemas() ( inputs, attributes, ) = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, args, kwargs, fill_defaults=True, allow_extra_kwargs=True ) # Cast attributes to the correct type based on function signature op_schema = function.op_schema assert op_schema is not None for name, value in attributes.items(): attribute = op_schema.attributes[name] if attribute.type == onnx.defs.OpSchema.AttrType.FLOAT: # Cast int to float if the attribute is FLOAT attributes[name] = float(value) # In PyTorch, an attribute annotated as `int[1]?` accepts an integer # or a sequence. When the attribute is an integer, it is treated as # a single element sequence. ONNX requires an attribute to either be # an integer or a sequence. So we promote the value to a sequence here. if attribute.type == onnx.defs.OpSchema.AttrType.INTS and isinstance(value, int): attributes[name] = (value,) if attribute.type == onnx.defs.OpSchema.AttrType.FLOATS and isinstance( value, float ): attributes[name] = (value,) return self._graph.add_function_call(function, inputs, attributes) def _build_attribute( key: str, value: Union[ float, int, str, Sequence[float], Sequence[int], torch.Tensor, _TorchTensor, ir.TensorProtocol, ], ): """Initializes the right attribute based on type of value.""" if isinstance(value, float): return ir.AttrFloat32(key, value) if isinstance(value, int): return ir.AttrInt64(key, value) if isinstance(value, str): return ir.AttrString(key, value) if isinstance(value, torch.Tensor): return ir.AttrTensor(key, _TorchTensor(value)) if isinstance(value, (_TorchTensor, ir.TensorProtocol)): return ir.AttrTensor(key, value) if isinstance(value, Sequence): if not value: # Treat empty sequences as empty list tensors # TODO(justinchuby): Revisit ways to determine the type of the empty list return ir.AttrInt64s(key, []) if isinstance(value[0], float): return ir.AttrFloat32s(key, list(value)) # type: ignore[arg-type] if isinstance(value[0], int): return ir.AttrInt64s(key, list(value)) # type: ignore raise TypeError(f"Unsupported sequence type '{type(value)}' for attribute '{key}'") raise TypeError(f"Unsupported attribute type '{type(value)}' for attribute '{key}'") def _create_op_call_in_graph( graph: ir.Graph, domain: str, op_type: str, *, inputs: Sequence[TorchScriptTensor], attributes: Mapping[str, Any], num_outputs: int = 1, ) -> Sequence[TorchScriptTensor]: """Creates a node representing an onnx op in `graph`. Args: graph: The torch graph to add the node to. domain: The domain of the op. op_type: The name of the op. E.g. "Add". inputs: The onnx inputs to the op. attributes: The onnx attributes to the op. num_outputs: The number of outputs the op has. Returns: The outputs of the created node. """ # Filter out None attributes, this can be convenient client side because # now they can pass through None attributes, and have them not show up attributes = {k: v for k, v in attributes.items() if v is not None} node = ir.Node( domain, op_type, inputs=inputs, attributes=[_build_attribute(key, value) for key, value in attributes.items()], outputs=[TorchScriptTensor() for _ in range(num_outputs)], ) graph.append(node) return typing.cast(Sequence[TorchScriptTensor], node.outputs) def _shared_functions() -> list[ir.Function]: """Hack to always include the share ops.""" # TODO: Remove after https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/834 is fixed return [ ir.serde.deserialize_function(common_ops.Rank.to_function_proto()), ir.serde.deserialize_function(common_ops.IsScalar.to_function_proto()), ] class TorchScriptGraph: def __init__( self, parent_torch_script_graph: Optional[TorchScriptGraph] = None, domain_name: Optional[str] = None, ): self._graph = ir.Graph((), (), nodes=(), name="main_graph") # All the functions used, deduplicated by name # key: (name, domain) self._function_store: Dict[ir.OperatorIdentifier, ir.Function] = {} self._initializers: Dict[str, torch.Tensor] = {} # Mapping from initializer name to input(TorchScriptTensor). self._initializers_inputs: Dict[str, TorchScriptTensor] = {} # Mapping from initializer name to input(TorchScriptTensor) from parent graph. self._initializers_inputs_from_parent: Dict[str, TorchScriptTensor] = {} # Mapping from model local function type name to function graph. # Local function type name is expected to be unique. Converter creates # a unique name and a unique function graph for every module call. self._sub_torch_script_graphs: Dict[str, TorchScriptGraph] = {} # Parent graph. None if this is the top level graph. self._parent_torch_script_graph = parent_torch_script_graph # Domain name of the graph. None if this is the top level graph. self._domain_name: Optional[str] = domain_name if self._domain_name is None and self._parent_torch_script_graph is not None: raise RuntimeError( "Domain name is not set. It is required because this 'TorchScriptGraph' instance " "is a subgraph that represents an ONNX local function." ) @property def initializers(self) -> Mapping[str, torch.Tensor]: return self._initializers # NOTE: This setter is used in torch converter when we activate fake mode, # we need to filter out the initializers that has fake tensor. This # is because we don't want to introduce fake tensor in onnxscript. @initializers.setter def initializers(self, initializers: Dict[str, torch.Tensor]): self._initializers = initializers @property def initializers_inputs(self) -> Mapping[str, TorchScriptTensor]: return self._initializers_inputs @property def initializers_inputs_from_parent(self) -> Mapping[str, TorchScriptTensor]: return self._initializers_inputs_from_parent @property def num_outputs(self) -> int: return len(self._graph.outputs) @property def domain_name(self) -> Optional[str]: return self._domain_name def add_input( self, input_name: Optional[str], shape: Optional[Union[torch.Size, Tuple[Union[int, str, None], ...]]] = None, dtype: Optional[torch.dtype] = None, device: Optional[torch.device] = None, ) -> TorchScriptTensor | None: if input_name is None: # This input argument is None, which is mapped # to a NULL value in TorchScript type system. value = None else: value = TorchScriptTensor(name=input_name) value.shape = shape # type: ignore[arg-type,assignment] value.device = device if dtype is not None: value.dtype = dtype # type: ignore[assignment] # TODO(titaiwang): This approach loses the information that "same SymInts # indicates same shape", for example, [symint0, symint0, symint1] # would all be [None, None, None] # torch_value.setType( # torch_value.type().with_sizes( # [dim if isinstance(dim, int) else None for dim in shape] # type: ignore[union-attr] # ) # ) self._graph.inputs.append(value) # type: ignore[arg-type] return value def add_initializer(self, name: str, value: torch.Tensor) -> TorchScriptTensor: if name in self._initializers_inputs: # NOTE: Previously it raises when `name` is already set. This is relaxed # because this will be invoked multiple times when submodule is called # multiple times. if name in self._initializers and self._initializers[name] is not value: raise ValueError( f"Initializer '{name}' exists already with a different value." ) return self._initializers_inputs[name] # type: ignore[return-value] if ( self != self._parent_torch_script_graph and self._parent_torch_script_graph is not None ): # Only the root graph can have initializers. Add as initializer # to root graph, and add as input to current graph. self._initializers_inputs_from_parent[name] = ( self._parent_torch_script_graph.add_initializer(name, value) ) else: input = TorchScriptTensor(name=name) input.const_value = _TorchTensor(value) self._initializers_inputs[name] = input self._initializers[name] = value return input def register_outputs( self, outputs: Union[TorchScriptTensor, Tuple[TorchScriptTensor, ...]] ): if isinstance(outputs, TorchScriptTensor): outputs = (outputs,) for output in outputs: assert isinstance(output, TorchScriptTensor), ( f"output must be a TorchScriptTensor, not {type(output)}" ) self._graph.outputs.append(output) def _add_constant_to_graph(self, constant) -> Sequence[ir.Value | None]: """Add a constant to the graph. Returns: A single element of sequence of the constant value. """ if constant is None: return (None,) if isinstance(constant, bool): # Be sure to put bool before int, because bool is a subclass of int constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.bool) elif isinstance(constant, float): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.float) elif isinstance(constant, int): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.int64) elif isinstance(constant, (tuple, list)) and all( isinstance(val, int) for val in constant ): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.int64) elif isinstance(constant, (tuple, list)) and all( isinstance(val, float) for val in constant ): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.float) elif isinstance(constant, complex): # NOTE: ONNX doesn't support tensor of complex64/complex128, so we # convert them to float32/float64 with real representation. constant_tensor = torch.view_as_real(torch.tensor(constant).resolve_conj()) else: raise TypeError( f"Constant input '{constant}' of type '{type(constant)}' is not supported" ) onnx_tensor = _TorchTensor(constant_tensor) value = _create_op_call_in_graph( self._graph, "", "Constant", inputs=(), attributes=dict(value=onnx_tensor), ) return value def _add_ir_graph_op_call( self, *, domain: str, op_type: str, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], onnx_attributes: Mapping[str, ValidArgumentType], num_outputs: int, ) -> Sequence[TorchScriptTensor]: graph_inputs: list[TorchScriptTensor] = [] assert isinstance(onnx_inputs, Sequence) for input in onnx_inputs: # NOTE(titaiwang): input could be empty list if ( isinstance(input, Sequence) and input and all(isinstance(elem, TorchScriptTensor) for elem in input) ): # If all elements in the Sequence are TorchScriptTensor we know it # should be a Sequence input in ONNX. input_sequence = _create_op_call_in_graph( self._graph, "", "SequenceConstruct", inputs=input, # type: ignore attributes={}, ) graph_inputs.extend(input_sequence) elif not isinstance(input, TorchScriptTensor): graph_inputs.extend(self._add_constant_to_graph(input)) # type: ignore else: # TODO(justinchuby): What is this case? graph_inputs.append(input) for key, value in onnx_attributes.items(): assert not isinstance(value, TorchScriptTensor), ( f"ONNX attribute must not be a TorchScriptTensor, got {key}: {value}." ) tensors = _create_op_call_in_graph( self._graph, domain, op_type, inputs=graph_inputs, attributes=onnx_attributes, num_outputs=num_outputs, ) assert tensors, "Expected at least one output from ONNX op call." # NOTE: TorchScriptTensor is created here, however neither dtype nor shape is # set. It is expected that exporter will modify the tensor being returned and # set these info. return tensors def _fetch_function_dict( self, opset_version: int ) -> Mapping[ir.OperatorIdentifier, ir.Function]: function_dict: Dict[ir.OperatorIdentifier, ir.Function] = {} # Fetch local function protos. E.g., local functions representing module calls. for ( sub_graph_name, sub_torch_script_graph, ) in self._sub_torch_script_graphs.items(): function_dict.update(sub_torch_script_graph._fetch_function_dict(opset_version)) # pylint: disable=protected-access domain = sub_torch_script_graph.domain_name assert domain is not None name_domain = (sub_graph_name, domain, "") assert name_domain not in function_dict, ( f"Sub graph name already exists. {name_domain}" ) function_dict[name_domain] = sub_torch_script_graph._to_function( # pylint: disable=protected-access opset_version, sub_graph_name ) # Fetch torchlib function protos. for identifier, function in self._function_store.items(): function_dict[identifier] = function # noqa: PERF403 return function_dict def add_op_call( self, onnx_op_schema: onnx.defs.OpSchema, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], onnx_attributes: Mapping[str, ValidArgumentType], ) -> Union[TorchScriptTensor, Sequence[TorchScriptTensor]]: # Compute outputs from the onnx_op op schema num_outputs = evaluator.compute_num_outputs( onnx_op_schema, onnx_inputs, onnx_attributes ) result = self._add_ir_graph_op_call( domain="", op_type=onnx_op_schema.name, onnx_inputs=onnx_inputs, onnx_attributes=onnx_attributes, num_outputs=num_outputs, ) if num_outputs == 1: return result[0] return result def add_function_call( self, onnx_function: onnxscript.OnnxFunction, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], onnx_attributes: Mapping[str, ValidArgumentType], ) -> Union[TorchScriptTensor, Sequence[TorchScriptTensor]]: ir_function = ir.serde.deserialize_function(onnx_function.to_function_proto()) self._function_store[ir_function.identifier()] = ir_function num_outputs = len(onnx_function.function_ir.outputs) # Compute outputs from the function schema result = self._add_ir_graph_op_call( domain=ir_function.domain, op_type=ir_function.name, onnx_inputs=onnx_inputs, onnx_attributes=onnx_attributes, num_outputs=num_outputs, ) if num_outputs == 1: return result[0] return result def add_module_call( self, name: str, sub_torch_script_graph: TorchScriptGraph, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], ) -> Union[TorchScriptTensor, Sequence[TorchScriptTensor]]: self._sub_torch_script_graphs[name] = sub_torch_script_graph domain_name = sub_torch_script_graph.domain_name assert domain_name is not None num_outputs = sub_torch_script_graph.num_outputs result = self._add_ir_graph_op_call( domain=domain_name, op_type=name, onnx_inputs=( *onnx_inputs, *sub_torch_script_graph.initializers_inputs_from_parent.values(), ), onnx_attributes={}, num_outputs=num_outputs, ) if num_outputs == 1: return result[0] return result def _to_function(self, opset_version: int, function_name: str) -> ir.Function: assert len(self.initializers) == 0, "Model local functions cannot have initializers." # Dissect the model proto and transform to function proto. domain = self.domain_name if domain is None: raise RuntimeError("Domain name is not set.") onnx_function = ir.Function( domain=domain, name=function_name, graph=self._graph, attributes=(), ) onnx_function.opset_imports[""] = opset_version return onnx_function def to_model_proto( self, opset_version: int, include_initializers: bool = True ) -> onnx.ModelProto: function_dict: Mapping[ir.OperatorIdentifier, ir.Function] = self._fetch_function_dict( opset_version ) unique_custom_domains: Dict[str, int] = {"": opset_version} for function in function_dict.values(): # TODO(BowenBao): All local function domain versions are hardcoded as 1. unique_custom_domains[function.domain] = 1 if include_initializers: self._graph.initializers.update(self._initializers_inputs) else: # TODO(justinchuby): Potentially set to const_value to None instead so we # don't lose handle on the values. self._graph.initializers.clear() onnx_model = ir.Model( self._graph, ir_version=8, producer_name=f"pytorch {torch.__version__}", functions=[*function_dict.values(), *_shared_functions()], ) onnx_model.opset_imports.update(unique_custom_domains) # Include the library shared opset domain # TODO: Remove after https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/834 is fixed onnx_model.opset_imports[common_ops.common_opset.domain] = ( common_ops.common_opset.version ) model_proto = ir.serde.serialize_model(onnx_model) return model_proto _graph_building_torch.py000066400000000000000000001307271475371071500351650ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/graph_building# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Graph building functions for torchscript graph backend.""" from __future__ import annotations import os import tempfile import typing from typing import Any, Dict, List, Mapping, Optional, Sequence, Tuple, Union import numpy as np import onnx import onnx.checker import onnx.defs import onnx.helper import onnx.shape_inference import torch from typing_extensions import TypeAlias import onnxscript from onnxscript import evaluator, ir from onnxscript import tensor as onnxscript_tensor from onnxscript._internal import param_manipulation, runtime_typing from onnxscript.function_libs.torch_lib import _flags from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common as common_ops __all__ = [ "TorchScriptTensor", "TorchScriptGraph", "TorchScriptTracingEvaluator", ] ValidArgumentType: TypeAlias = Union[ "TorchScriptTensor", Sequence["TorchScriptTensor"], Sequence[float], Sequence[int], complex, str, int, float, bool, None, ] ValidInputType: TypeAlias = Union[ "TorchScriptTensor", Sequence["TorchScriptTensor"], Sequence[float], Sequence[int], complex, str, int, float, bool, None, ] ValidTorchValueType: TypeAlias = Union[ torch.Value, Sequence[torch.Value], Sequence[float], Sequence[int], complex, str, int, float, bool, None, ] # Be sure to leave ample room for the rest of the proto fields. _LARGE_MODEL_SIZE_THRESHOLD = int(2**30 * 1.8) # 1.8GB # TODO(justinchuby): Build a context manager to handle source information. def _rename_intermediate_value(name: str) -> str: """Prepend `_val_` to a numeric tensor name make it valid in ONNX. The TorchScript graph creates numeric value names by default. e.g. `0`, `1`. These are not legal ONNX tensor names, since ONNX requires the names to be valid C variable names. It also improves readability by making the names less likely to be confused with shape values. """ if name.isdigit(): # Prefix with `_` to avoid name collision return f"_val_{name}" return name def _function_id(domain: str | None, name: str) -> str: """Create a unique function id for a function in a domain. Used for generating model level unique ids for values inside a function. """ return f"{domain if domain is not None else ''}::{name}" class TorchScriptTensor(onnxscript_tensor.Tensor): """A onnxscript tensor that wraps a torchscript Value.""" def __init__( self, value: torch.Value, ): super().__init__(None) self._torch_value: torch.Value = value self._concrete_value: Optional[np.ndarray] = None self._shape: Optional[Tuple[int | str | None, ...]] = None self._torch_dtype: Optional[torch.dtype] = None self._name: Optional[str] = None self._is_complex: bool = False self._device: Optional[torch.device] = None def __repr__(self): return f"TorchScriptTensor('{self._torch_value!r}')" @property # type: ignore[override] def value(self) -> Optional[np.ndarray]: return self._concrete_value @value.setter def value(self, value: np.ndarray): self._concrete_value = value @property @runtime_typing.checked def name(self) -> str: if self._name is not None: return self._name return self._torch_value.debugName() @name.setter @runtime_typing.checked def name(self, name: str): self._name = name self._torch_value.setDebugName(name) @property # type: ignore[override] def rank(self) -> int | None: if self._shape is not None: return len(self._shape) value_type = self._torch_value.type() if value_type is None: return None value_type = typing.cast(torch.TensorType, value_type) return value_type.dim() @property # type: ignore[override] def shape(self) -> Tuple[int | str | None, ...] | None: if self._shape is not None: return self._shape value_type = self._torch_value.type() if value_type is None: return None value_type = typing.cast(torch.TensorType, value_type) if isinstance(value_type, torch.OptionalType): shape = value_type.getElementType().varyingSizes() # type: ignore[attr-defined] else: shape = value_type.varyingSizes() if shape is None: return None return tuple(shape) @shape.setter def shape(self, shape: Union[torch.Size, Tuple[int | str | None, ...]]): # Normalize torch symbolic dimension size to str. torch_sym_types = (torch.SymInt, torch.SymFloat, torch.SymBool) self._shape = tuple( str(dim.node) if isinstance(dim, torch_sym_types) else dim # type: ignore[union-attr] for dim in shape ) # jit api does not support assigning symbolic shapes, # hence symbols are replaced as None. jit_shape = tuple(dim if isinstance(dim, int) else None for dim in shape) self._torch_value.setType(self._torch_value.type().with_sizes(list(jit_shape))) @property # type: ignore[override] def dtype(self) -> torch.dtype | None: # TODO: Return numpy dtype if self._torch_dtype is not None: return self._torch_dtype # Local import to avoid circular dependency from torch.onnx import _type_utils # pylint: disable=import-outside-toplevel torch_dtype = _type_utils.JitScalarType.from_value( # type: ignore[attr-defined] self._torch_value, default=_type_utils.JitScalarType.UNDEFINED ) if torch_dtype == _type_utils.JitScalarType.UNDEFINED: return None self._torch_dtype = torch_dtype.dtype() return self._torch_dtype @dtype.setter def dtype(self, dtype: torch.dtype): self._torch_dtype = dtype self._torch_value.setType(self._torch_value.type().with_dtype(dtype)) @property def is_complex(self) -> bool: return self._is_complex @is_complex.setter def is_complex(self, is_complex: bool): self._is_complex = is_complex # TODO: Remove this when there is no mismatch output shapes between device: # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a44f8894fa6d973693aab44a3dda079a168b05c1/torch/_decomp/decompositions.py#L1451-L1457 @property def device(self) -> torch.device | None: return self._device @device.setter def device(self, device: torch.device): self._device = device @property def onnx_dtype(self): # Local import to avoid circular dependency from torch.onnx import _type_utils # pylint: disable=import-outside-toplevel return _type_utils.JitScalarType.from_value( # type: ignore[attr-defined] self._torch_value, _type_utils.JitScalarType.UNDEFINED ).onnx_type() def symbolic_value(self) -> torch.Value: """The symbolic Value in torch.Graph.""" return self._torch_value def value_info(self) -> Optional[onnx.ValueInfoProto]: try: dtype = self.onnx_dtype.value except torch.onnx.errors.OnnxExporterError: return None if dtype == onnx.TensorProto.UNDEFINED: return None return onnx.helper.make_tensor_value_info(self.name, dtype, self.shape) @runtime_typing.checked def _unwrap_tensor_to_torch_value( value: Union[ ValidArgumentType, Mapping[str, ValidArgumentType], Sequence[ValidArgumentType] ], ) -> Union[ ValidTorchValueType, Dict[str, ValidTorchValueType], List[ValidTorchValueType], Tuple[ValidTorchValueType, ...], ]: """Unwrap the TorchScriptTensor to torch.Value.""" if isinstance(value, TorchScriptTensor): return value.symbolic_value() if isinstance(value, dict): return {k: _unwrap_tensor_to_torch_value(v) for k, v in value.items()} # type: ignore[misc,return-value] if isinstance(value, list): return [_unwrap_tensor_to_torch_value(v) for v in value] # type: ignore[misc,return-value] if isinstance(value, tuple): return tuple(_unwrap_tensor_to_torch_value(v) for v in value) # type: ignore[misc,return-value] # A normal python value return value # type: ignore[return-value] @runtime_typing.checked def _wrap_torch_value_to_tensor( value: Union[ torch.Value, Mapping[str, ValidTorchValueType], Sequence[ValidTorchValueType] ], *, shape: Optional[Union[torch.Size, Tuple[Union[int, str, None], ...]]] = None, dtype: Optional[torch.dtype] = None, device: Optional[torch.device] = None, ) -> Union[ ValidArgumentType, Dict[str, ValidArgumentType], List[ValidArgumentType], Tuple[ValidArgumentType, ...], ]: """Wrap torch.Value to TorchScriptTensor.""" if isinstance(value, torch.Value): tensor = TorchScriptTensor(value) if shape is not None: tensor.shape = shape if dtype is not None: tensor.dtype = dtype if device is not None: tensor.device = device return tensor if isinstance(value, dict): return {k: _wrap_torch_value_to_tensor(v) for k, v in value.items()} # type: ignore[misc,return-value] if isinstance(value, list): return [_wrap_torch_value_to_tensor(v) for v in value] # type: ignore[misc,return-value] if isinstance(value, tuple): return tuple(_wrap_torch_value_to_tensor(v) for v in value) # type: ignore[misc,return-value] return value # type: ignore[return-value] def _unwrap_tensors_to_torch_values(tensors): # TODO(justinchuby): Do we really need this? if isinstance(tensors, Sequence): return [_unwrap_tensor_to_torch_value(output) for output in tensors] return _unwrap_tensor_to_torch_value(tensors) class TorchScriptTracingEvaluator(evaluator.Evaluator): """An onnxscript Evaluator that captures the graph into torchscript.""" def __init__(self, graph: TorchScriptGraph): self._graph: TorchScriptGraph = graph @property def graph(self) -> TorchScriptGraph: return self._graph def eval(self, schema, inputs, attributes): if _flags.EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING: if schema.name == "CastLike": assert len(inputs) == 2 # Skip CastLike if the input and output types are the same src_input = inputs[0] target_input = inputs[1] dtypes_available = ( isinstance(src_input, TorchScriptTensor) and isinstance(target_input, TorchScriptTensor) and src_input.dtype is not None and target_input.dtype is not None ) if dtypes_available: if src_input.dtype == target_input.dtype: # Same type. No cast needed return src_input else: # Create a Cast node return self._graph.add_op_call( onnx.defs.get_schema("Cast"), (src_input,), {"to": target_input.onnx_dtype}, ) return self._graph.add_op_call(schema, inputs, attributes) @runtime_typing.checked def eval_function( # type: ignore[override] self, function: onnxscript.OnnxFunction, args: Sequence[ValidArgumentType], kwargs: Mapping[str, ValidArgumentType], ): if _flags.EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING: # Special cases for handling IsScalar and Rank if function.name == "IsScalar": if len(args) != 1: raise TypeError( f"Expected 1 positional argument for function '{function}', got {len(args)}." ) if isinstance(args[0], TorchScriptTensor): if args[0].rank is not None: return args[0].rank == 0 else: # Fall to call add_function_call pass elif isinstance(args[0], Sequence): return False else: # Python constants are scalars return True if function.name == "Rank": if len(args) != 1: raise TypeError( f"Expected 1 positional argument for function '{function}', got {len(args)}." ) if isinstance(args[0], TorchScriptTensor): if args[0].rank is not None: return args[0].rank else: # Fall to call add_function_call pass elif isinstance(args[0], Sequence): if all(isinstance(arg, (int, float)) for arg in args[0]): return 1 else: # Fall to call add_function_call pass else: # Python constants are scalars return 0 # args/kwargs are TorchScriptTensor/python built-in based param_schemas = function.param_schemas() ( inputs, attributes, ) = param_manipulation.separate_input_attributes_from_arguments( param_schemas, args, kwargs, fill_defaults=True, allow_extra_kwargs=True ) # Cast attributes to the correct type based on function signature op_schema = function.op_schema assert op_schema is not None for name, value in attributes.items(): attribute = op_schema.attributes[name] if attribute.type == onnx.defs.OpSchema.AttrType.FLOAT: # Cast int to float if the attribute is FLOAT attributes[name] = float(value) # In PyTorch, an attribute annotated as `int[1]?` accepts an integer # or a sequence. When the attribute is an integer, it is treated as # a single element sequence. ONNX requires an attribute to either be # an integer or a sequence. So we promote the value to a sequence here. if attribute.type == onnx.defs.OpSchema.AttrType.INTS and isinstance(value, int): attributes[name] = (value,) if attribute.type == onnx.defs.OpSchema.AttrType.FLOATS and isinstance( value, float ): attributes[name] = (value,) if function.traceable: inputs = self._graph.preprocess_inputs(inputs) inputs = _wrap_torch_value_to_tensor(inputs) # type: ignore[assignment] # The args and kwargs matters, as it's traced onnx function kwargs = param_manipulation.turn_to_kwargs_to_avoid_ordering( param_schemas, inputs, attributes ) # Trace the function call instead of adding the function as a node return function.function(**kwargs) return self._graph.add_function_call(function, inputs, attributes) def _add_attribute_to_torchscript_node( node: torch.Node, key: str, value: Union[ float, int, str, bytes, Sequence[float], Sequence[int], torch.Tensor, ir.TensorProtocol, ], ): """Initializes the right attribute based on type of value.""" if isinstance(value, float): return node.f_(key, value) if isinstance(value, int): return node.i_(key, value) if isinstance(value, (str, bytes)): return node.s_(key, value) # type: ignore[arg-type] if isinstance(value, torch.Tensor): return node.t_(key, value) if isinstance(value, ir.TensorProtocol): return node.t_(key, torch.from_dlpack(value)) if isinstance(value, Sequence): if not value: # Treat empty sequences as empty list tensors # TODO(justinchuby): Revisit ways to determine the type of the empty list return node.is_(key, list(value)) # type: ignore[attr-defined] if isinstance(value[0], float): return node.fs_(key, list(value)) # type: ignore[arg-type] if isinstance(value[0], int): return node.is_(key, list(value)) # type: ignore[attr-defined] raise TypeError( f"Unsupported sequence type '{type(value)}' for attribute '{key}' in " f"node={node!r}, value is {value!r}" ) if "TensorProtoDataType" in str(type(value)): # torch._C._onnx.TensorProtoDataType return node.i_(key, int(value)) raise TypeError( f"Unsupported attribute type '{type(value)}' for attribute '{key}' " f"in node={node!r}, value is {value!r}" ) @runtime_typing.checked def _create_op_call_in_torch_graph( graph: torch.Graph, opname: str, *, inputs: Sequence[torch.Value], attributes: Mapping[str, Any], n_outputs: int = 1, ) -> Tuple[torch.Value, ...]: """Creates a node representing an onnx op in `graph`. Args: graph: The torch graph to add the node to. opname: The name of the op to add. E.g. "onnx::Add". inputs: The onnx inputs to the op. attributes: The onnx attributes to the op. n_outputs: The number of outputs the op has. Returns: The outputs of the created node. """ # Filter out None attributes, this can be convenient client side because # now they can pass through None attributes, and have them not show up attributes = {k: v for k, v in attributes.items() if v is not None} node = graph.create(opname, inputs, n_outputs) node = graph.insertNode(node) node_ouputs = tuple(node.outputs()) assert len(node_ouputs) == n_outputs # Add all attributes for key, value in sorted(attributes.items()): _add_attribute_to_torchscript_node(node, key, value) return node_ouputs def _tensor_rawdata_size(tensor: torch.Tensor) -> int: """Estimate the size of a tensor in bytes. Args: tensor: The tensor to estimate the size of. Returns: The estimated size of the tensor in bytes. """ return tensor.numel() * tensor.element_size() def _shared_functions() -> list[onnx.FunctionProto]: """Hack to always include the share ops.""" # TODO: Remove after https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/834 is fixed return [ common_ops.Rank.to_function_proto(), common_ops.IsScalar.to_function_proto(), ] class TorchScriptGraph: def __init__( self, parent_torch_script_graph: Optional[TorchScriptGraph] = None, domain_name: Optional[str] = None, ): self._torch_graph = torch.Graph() # All the functions used, deduplicated by name # key: (name, domain) self._function_store: Dict[Tuple[str, str], onnxscript.OnnxFunction] = {} # Mapping from intializer name to data(torch.Tensor). self._initializers: Dict[str, torch.Tensor] = {} # Mapping from intializer name to input(TorchScriptTensor). self._initializers_inputs: Dict[str, TorchScriptTensor] = {} # Mapping from intializer name to input(TorchScriptTensor) from parent graph. self._initializers_inputs_from_parent: Dict[str, TorchScriptTensor] = {} # Mapping from model local function type name to function graph. # Local function type name is expected to be unique. Converter creates # a unique name and a unique function graph for every module call. self._sub_torch_script_graphs: Dict[str, TorchScriptGraph] = {} # Parent graph. None if this is the top level graph. self._parent_torch_script_graph = parent_torch_script_graph # Domain name of the graph. None if this is the top level graph. self._domain_name: Optional[str] = domain_name # Mapping from `torch.Value` to `TorchScriptTensor`. # Because `torch.Value` does not provide API to set and retrieve symbolic shapes, # and because `TorchScriptTensor` is not accessible through the `torch.Graph` graph, # this mapping is used to keep track of the `TorchScriptTensor` associated with # `torch.Value`. # `TorchScriptTensor` records dtype and symbolic shapes. # This info is later serialized as `ValueInfoProto` inside ONNX, to # provide shape and dtype information for nodes within nested function calls. # https://github.com/onnx/onnx/issues/5487 self._value_to_tensor: Dict[torch.Value, TorchScriptTensor] = {} if self._domain_name is None and self._parent_torch_script_graph is not None: raise RuntimeError( "Domain name is not set. It is required because this 'TorchScriptGraph' instance " "is a subgraph that represents an ONNX local function." ) @property def torch_graph(self): return self._torch_graph @property def initializers(self) -> Mapping[str, torch.Tensor]: return self._initializers # NOTE: This setter is used in torch converter when we activate fake mode, # we need to filter out the initializers that has fake tensor. This # is because we don't want to introduce fake tensor in onnxscript. @initializers.setter def initializers(self, initializers: Dict[str, torch.Tensor]): self._initializers = initializers @property def initializers_inputs(self) -> Mapping[str, TorchScriptTensor]: return self._initializers_inputs @property def initializers_inputs_from_parent(self) -> Mapping[str, TorchScriptTensor]: return self._initializers_inputs_from_parent @property def num_outputs(self) -> int: return len(list(self._torch_graph.outputs())) @property def domain_name(self) -> Optional[str]: return self._domain_name @runtime_typing.checked def add_input( self, input_name: Optional[str], shape: Optional[Union[torch.Size, Tuple[Union[int, str, None], ...]]] = None, dtype: Optional[torch.dtype] = None, device: Optional[torch.device] = None, ) -> TorchScriptTensor: if input_name is None: # This input argument is None, which is mapped # to a NULL value in TorchScript type system. torch_value = _create_op_call_in_torch_graph( self._torch_graph, "prim::Constant", inputs=(), attributes={} )[0] torch_value.setType(torch.OptionalType.ofTensor()) else: torch_value = self._torch_graph.addInput(input_name) torch_value.setType(torch_value.type().with_dtype(dtype)) # type: ignore[arg-type] # TODO(titaiwang): This approach loses the information that "same SymInts # indicates same shape", for example, [symint0, symint0, symint1] # would all be [None, None, None] torch_value.setType( torch_value.type().with_sizes( [dim if isinstance(dim, int) else None for dim in shape] # type: ignore[union-attr] ) ) tensor_value = _wrap_torch_value_to_tensor( torch_value, shape=shape, dtype=dtype, device=device ) if isinstance(tensor_value, TorchScriptTensor): # NOTE: Only track value that maps to tensor. # Value that maps to Sequence/Dict of tensors is not tracked. self._value_to_tensor[torch_value] = tensor_value return tensor_value # type: ignore[return-value] @runtime_typing.checked def add_initializer(self, name: str, value: torch.Tensor) -> TorchScriptTensor: if name in self._initializers_inputs: # NOTE: Previously it raises when `name` is already set. This is relaxed # because this will be invoked multiple times when submodule is called # multiple times. if name in self._initializers and self._initializers[name] is not value: raise ValueError( f"Initializer '{name}' exists already with a different value." ) return self._initializers_inputs[name] # type: ignore[return-value] if ( self != self._parent_torch_script_graph and self._parent_torch_script_graph is not None ): # Only the root graph can have initializers. Add as initializer # to root graph, and add as input to current graph. self._initializers_inputs_from_parent[name] = ( self._parent_torch_script_graph.add_initializer(name, value) ) else: self._initializers[name] = value torch_value = self._torch_graph.addInput(name) torch_value.setType(torch.TensorType.create_from_tensor(value)) tensor_value = _wrap_torch_value_to_tensor( torch_value, shape=value.shape, dtype=value.dtype ) if isinstance(tensor_value, TorchScriptTensor): self._value_to_tensor[torch_value] = tensor_value self._initializers_inputs[name] = tensor_value # type: ignore[assignment] return tensor_value # type: ignore[return-value] @runtime_typing.checked def register_outputs( self, outputs: Union[TorchScriptTensor, Tuple[TorchScriptTensor, ...]] ): unwrapped_outputs = _unwrap_tensors_to_torch_values(outputs) if isinstance(unwrapped_outputs, torch.Value): self._torch_graph.registerOutput(unwrapped_outputs) return assert isinstance(unwrapped_outputs, Sequence) for ts_output in unwrapped_outputs: assert isinstance(ts_output, torch.Value), ( f"ts_output must be a torch.Value, not {type(ts_output)}" ) self._torch_graph.registerOutput(ts_output) return def _add_constant_to_graph(self, constant) -> torch.Value: if constant is None: value = _create_op_call_in_torch_graph( self._torch_graph, "prim::Constant", inputs=(), attributes={} )[0] value.setType(torch.OptionalType.ofTensor()) value.setDebugName(_rename_intermediate_value(value.debugName())) return value if isinstance(constant, bool): # Be sure to put bool before int, because bool is a subclass of int constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.bool) elif isinstance(constant, float): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.float) elif isinstance(constant, int): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.int64) elif isinstance(constant, (tuple, list)) and all( isinstance(val, int) for val in constant ): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.int64) elif isinstance(constant, (tuple, list)) and all( isinstance(val, float) for val in constant ): constant_tensor = torch.tensor(constant, dtype=torch.float) elif isinstance(constant, complex): # NOTE: ONNX doesn't support tensor of complex64/complex128, so we # convert them to float32/float64 with real representation. constant_tensor = torch.view_as_real(torch.tensor(constant).resolve_conj()) else: raise TypeError( f"Constant input '{constant}' of type '{type(constant)}' is not supported" ) value = _create_op_call_in_torch_graph( self._torch_graph, "onnx::Constant", inputs=(), attributes=dict(value=constant_tensor), )[0] value.setDebugName(_rename_intermediate_value(value.debugName())) return value def preprocess_inputs(self, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType]) -> List[torch.Value]: unwrapped_inputs = _unwrap_tensors_to_torch_values(onnx_inputs) graph_inputs = [] assert isinstance(unwrapped_inputs, Sequence) for input in unwrapped_inputs: # NOTE(titaiwang): input could be empty list if ( isinstance(input, Sequence) and input and all(isinstance(elem, torch.Value) for elem in input) ): # If all elements in the Sequence are torch.Values we know it # should be a Sequence input in ONNX. input_sequence = _create_op_call_in_torch_graph( self._torch_graph, "onnx::SequenceConstruct", inputs=input, attributes={}, )[0] graph_inputs.append(input_sequence) elif not isinstance(input, torch.Value): graph_inputs.append(self._add_constant_to_graph(input)) else: graph_inputs.append(input) return graph_inputs @runtime_typing.checked def _add_torchscript_op_call( self, name: str, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], onnx_attributes: Mapping[str, ValidArgumentType], n_outputs: int, ) -> Union[TorchScriptTensor, Tuple[TorchScriptTensor, ...]]: graph_inputs = self.preprocess_inputs(onnx_inputs) for key, value in onnx_attributes.items(): assert not isinstance(value, TorchScriptTensor), ( f"ONNX attribute must not be a TorchScriptTensor, got {key}: {value}." ) result = _create_op_call_in_torch_graph( self._torch_graph, name, inputs=graph_inputs, attributes=onnx_attributes, n_outputs=n_outputs, ) assert result, "Expected at least one output from ONNX op call." # NOTE: TorchScriptTensor is created here, however neither dtype nor shape is # set. It is expected that exporter will modify the tensor being returned and # set these info. if len(result) == 1: tensor = TorchScriptTensor(result[0]) tensor.name = _rename_intermediate_value(tensor.name) self._value_to_tensor[result[0]] = tensor return tensor tensors = tuple(TorchScriptTensor(v) for v in result) self._value_to_tensor.update(dict(zip(result, tensors))) for tensor in tensors: tensor.name = _rename_intermediate_value(tensor.name) return tensors @runtime_typing.checked def fetch_function_proto_dict( self, opset_version: int ) -> Mapping[Tuple[str, str], onnx.FunctionProto]: function_proto_dict: Dict[Tuple[str, str], onnx.FunctionProto] = {} # Fetch local function protos. E.g., local functions representing module calls. for ( sub_graph_name, sub_torch_script_graph, ) in self._sub_torch_script_graphs.items(): function_proto_dict.update( sub_torch_script_graph.fetch_function_proto_dict(opset_version) ) domain = sub_torch_script_graph.domain_name assert domain is not None name_domain = ( sub_graph_name, domain, ) assert name_domain not in function_proto_dict, ( f"Sub graph name already exists. {name_domain}" ) function_proto_dict[name_domain] = sub_torch_script_graph.to_function_proto( opset_version, sub_graph_name ) # Fetch torchlib function protos. for name_domain, function in self._function_store.items(): function_proto_dict[name_domain] = function.to_function_proto() return function_proto_dict @runtime_typing.checked def _override_with_symbolic_value_info_proto(self, onnx_model: onnx.ModelProto): existing_value_info = {info.name: info for info in onnx_model.graph.value_info} # Override value_info for top level graph inputs. for input in self.torch_graph.inputs(): # pylint: disable=not-an-iterable if input not in self._value_to_tensor: raise RuntimeError(f"Input '{input.debugName()}' has no type.") tensor = self._value_to_tensor[input] if (value_info := tensor.value_info()) is None: continue for i, input_info in enumerate(onnx_model.graph.input): if input_info.name == input.debugName(): # See NOTE: _C.Value re-naming. value_info.name = input_info.name onnx_model.graph.input.insert(i, value_info) onnx_model.graph.input.remove(input_info) break # Override value_info for top level graph outputs. for output in self.torch_graph.outputs(): # pylint: disable=not-an-iterable if output not in self._value_to_tensor: raise RuntimeError(f"Output '{output.debugName()}' has no type.") tensor = self._value_to_tensor[output] if (value_info := tensor.value_info()) is None: continue for i, output_info in enumerate(onnx_model.graph.output): if output_info.name == output.debugName(): # See NOTE: _C.Value re-naming. value_info.name = output_info.name onnx_model.graph.output.insert(i, value_info) onnx_model.graph.output.remove(output_info) break # Remove existing static/incomplete value info. del onnx_model.graph.value_info[:] # Insert value info for nodes within nested function calls. # NOTE: This is an experimental feature, will be replaced by ValueInfo inside FunctionProto # in ONNX 1.16. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1268 # The naming strategy is subject to change. Since all local functions representing # nn.Modules exported by dynamo exporter have unique call sites, their function # op_type name can serve to form the unique identifier for value info. # Store inside top level GraphProto. new_value_info = self.generate_subgraphs_value_info_proto() # Insert value info for nodes in top level graph. new_value_info.update(self.generate_maingraph_value_info_proto()) # Do not store input, output or initializer into value_info for input in onnx_model.graph.input: new_value_info.pop(input.name, None) for output in onnx_model.graph.output: new_value_info.pop(output.name, None) for tensor in onnx_model.graph.initializer: # type: ignore[assignment] new_value_info.pop(tensor.name, None) existing_value_info.update(new_value_info) onnx_model.graph.value_info.extend(existing_value_info.values()) return onnx_model @runtime_typing.checked def add_op_call( self, onnx_op_schema: onnx.defs.OpSchema, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], onnx_attributes: Mapping[str, ValidArgumentType], ) -> Union[TorchScriptTensor, Tuple[TorchScriptTensor, ...]]: # Compute outputs from the onnx_op op schema n_outputs = evaluator.compute_num_outputs(onnx_op_schema, onnx_inputs, onnx_attributes) result = self._add_torchscript_op_call( f"onnx::{onnx_op_schema.name}", onnx_inputs, onnx_attributes, n_outputs=n_outputs, ) return result @runtime_typing.checked def add_function_call( self, onnx_function: onnxscript.OnnxFunction, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], onnx_attributes: Mapping[str, ValidArgumentType], ) -> Union[TorchScriptTensor, Tuple[TorchScriptTensor, ...]]: identifier = (onnx_function.name, onnx_function.function_ir.domain) self._function_store[identifier] = onnx_function # Compute outputs from the function schema result = self._add_torchscript_op_call( f"{onnx_function.function_ir.domain}::{onnx_function.name}", onnx_inputs, onnx_attributes, n_outputs=len(onnx_function.function_ir.outputs), ) return result @runtime_typing.checked def add_module_call( self, name: str, sub_torch_script_graph: TorchScriptGraph, onnx_inputs: Sequence[ValidInputType], ) -> Union[TorchScriptTensor, Tuple[TorchScriptTensor, ...]]: self._sub_torch_script_graphs[name] = sub_torch_script_graph domain_name = sub_torch_script_graph.domain_name assert domain_name is not None return self._add_torchscript_op_call( f"{domain_name}::{name}", onnx_inputs=( *onnx_inputs, *sub_torch_script_graph.initializers_inputs_from_parent.values(), ), onnx_attributes={}, n_outputs=sub_torch_script_graph.num_outputs, ) def generate_function_value_info_proto( self, function_op_type: str ) -> Mapping[str, onnx.ValueInfoProto]: named_value_info: Dict[str, onnx.ValueInfoProto] = {} function_id = _function_id(self.domain_name, function_op_type) for torch_value, tensor in self._value_to_tensor.items(): if (value_info := tensor.value_info()) is None: continue name = f"{function_id}/{torch_value.debugName()}" value_info.name = name named_value_info[name] = value_info named_value_info.update(self.generate_subgraphs_value_info_proto()) return named_value_info @runtime_typing.checked def generate_subgraphs_value_info_proto(self) -> Dict[str, onnx.ValueInfoProto]: """Unique naming strategies for values inside subgraphs, i.e. local functions. {function_domain::function_op_type}/{value_name} NOTE: Mainly designed for specialized functions, which are local functions with only one call site. For non-specialized functions, it is assumed that the `value_info` carried in `TorchScriptTensor` represents the general compatible shape and type. """ named_value_info: Dict[str, onnx.ValueInfoProto] = {} for name, sub_graph in self._sub_torch_script_graphs.items(): named_value_info.update(sub_graph.generate_function_value_info_proto(name)) return named_value_info @runtime_typing.checked def generate_maingraph_value_info_proto(self) -> Dict[str, onnx.ValueInfoProto]: """Returns value info proto for values in the main graph.""" named_value_info: Dict[str, onnx.ValueInfoProto] = {} for torch_value, tensor in self._value_to_tensor.items(): if (value_info := tensor.value_info()) is None: continue # NOTE: _C.Value re-naming. # _C.Value's debugName is unstable. # When duplicated names are encountered, all names involved are updated by # TorchScript naming strategy. Hence the previous name stored in value_info # can be outdated. value_info.name = torch_value.debugName() named_value_info[torch_value.debugName()] = value_info return named_value_info @runtime_typing.checked def to_function_proto(self, opset_version: int, function_name: str) -> onnx.FunctionProto: assert len(self.initializers) == 0, "Model local functions cannot have initializers." ( proto, _, _, _, ) = self._torch_graph._export_onnx( # type: ignore[attr-defined] # pylint: disable=protected-access initializers={}, onnx_opset_version=opset_version, dynamic_axes={}, defer_weight_export=False, operator_export_type=torch.onnx.OperatorExportTypes.ONNX, strip_doc_string=False, keep_initializers_as_inputs=False, custom_opsets={}, add_node_names=True, onnx_file_path="", # Large model export. Out of scope. node_attr_to_name={}, # Current module as function feature does not utilize attributes. ) onnx_model = onnx.load_from_string(proto) # Dissect the model proto and transform to function proto. domain = self.domain_name if domain is None: raise RuntimeError("Domain name is not set.") onnx_function = onnx.helper.make_function( domain=domain, fname=function_name, inputs=[input.name for input in onnx_model.graph.input], outputs=[output.name for output in onnx_model.graph.output], nodes=onnx_model.graph.node, opset_imports=onnx_model.opset_import, doc_string=onnx_model.doc_string, ) return onnx_function @runtime_typing.checked def to_model_proto( self, opset_version: int, include_initializers: bool = True ) -> onnx.ModelProto: function_proto_dict: Mapping[Tuple[str, str], onnx.FunctionProto] = ( self.fetch_function_proto_dict(opset_version) ) unique_custom_domains: Dict[str, int] = {} for function_proto in function_proto_dict.values(): # TODO(BowenBao): All local function domain versions are hardcoded as 1. unique_custom_domains[function_proto.domain] = 1 initializers_size = sum( _tensor_rawdata_size(tensor) for tensor in self.initializers.values() ) large_model = initializers_size > _LARGE_MODEL_SIZE_THRESHOLD export_kwargs: dict[str, Any] = dict( initializers=self.initializers if include_initializers and not _flags.EXPERIMENTAL_INITIALIZERS_AS_INPUTS else {}, onnx_opset_version=opset_version, dynamic_axes={}, defer_weight_export=False, operator_export_type=torch.onnx.OperatorExportTypes.ONNX, strip_doc_string=False, keep_initializers_as_inputs=_flags.EXPERIMENTAL_INITIALIZERS_AS_INPUTS, custom_opsets={}, add_node_names=True, node_attr_to_name={}, ) # We decided to cache the model to disk when the model is large. # Alternatively, we could build the ONNX `TensorProto`s in memory # and append them to the model proto. # We did not do it because it is harder to get right (vs. PyTorch's battle-tested # implementation) and creating the `TensorProto`s naively (by converting to numpy) # is slow. cache_model_to_disk = large_model and include_initializers if cache_model_to_disk: with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: onnx_file_path = os.path.join(temp_dir, "exported_model.onnx") export_kwargs["onnx_file_path"] = onnx_file_path ( proto, _, _, _, ) = self._torch_graph._export_onnx( # type: ignore[attr-defined] # pylint: disable=protected-access **export_kwargs ) onnx_model = onnx.load_from_string(proto) onnx.load_external_data_for_model(onnx_model, temp_dir) else: ( proto, _, _, _, ) = self._torch_graph._export_onnx( # type: ignore[attr-defined] # pylint: disable=protected-access **export_kwargs ) onnx_model = onnx.load_from_string(proto) onnx_model.functions.extend(function_proto_dict.values()) onnx_model.functions.extend(_shared_functions()) # Override value_infos with symbolic shapes. onnx_model = self._override_with_symbolic_value_info_proto(onnx_model) # `_export_onnx` only exports opset_imports that is visible to it. It does not # export opset_imports for nested functions, since it does not have access to # them. We manually add them back and merge with existing opset_imports in the # model proto. while len(onnx_model.opset_import) > 0: opsetid = onnx_model.opset_import.pop() unique_custom_domains[opsetid.domain] = opsetid.version onnx_model.opset_import.extend( [ onnx.helper.make_opsetid(domain, version) for domain, version in unique_custom_domains.items() ] ) # Include the library shared opset domain # TODO: Remove after https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/834 is fixed onnx_model.opset_import.append( onnx.helper.make_opsetid( common_ops.common_opset.domain, common_ops.common_opset.version ) ) return onnx_model graph_building_test.py000066400000000000000000000216421475371071500346610ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/graph_building# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test cases for graph building functionality.""" # mypy: disable-error-code="arg-type,type-arg,valid-type" from __future__ import annotations import os import sys import unittest import torch import onnxscript import onnxscript.testing from onnxscript import FLOAT, evaluator from onnxscript import opset18 as op from onnxscript._internal import version_utils from onnxscript.function_libs.torch_lib import graph_building, ops IS_WINDOWS = os.name == "nt" class TestTorchScriptTracingEvaluator(unittest.TestCase): def setUp(self): self.opset_version = 18 # TODO: Add test for initializer. Currently skipped since to `assert_isomorphic` # does not check for initializers. self.onnxscript_graph = graph_building.TorchScriptGraph() self.tracer = graph_building.TorchScriptTracingEvaluator(self.onnxscript_graph) def test_torchscript_tensor_keeps_torch_device(self): x_tensor = torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32) x = self.onnxscript_graph.add_input( "x", x_tensor.shape, x_tensor.dtype, x_tensor.device ) self.assertEqual(x.device, x_tensor.device) x.device = torch.device("cuda") self.assertEqual(x.device, torch.device("cuda")) def test_traced_constant_op_is_same_as_compiled_graph(self): """Test for op.Constant created in graph builder""" with evaluator.default_as(self.tracer): output = op.Constant(value_float=0.5) self.onnxscript_graph.register_outputs(output) traced = self.onnxscript_graph.to_model_proto(self.opset_version) @onnxscript.script() def expected_model(): return op.Constant(value_float=0.5) expected = expected_model.to_model_proto() onnxscript.testing.assert_isomorphic(traced, expected) @unittest.expectedFailure # Failed after #1836. Fix me. def test_traced_graph_on_single_node_is_same_as_compiled_graph(self): aten_elu = ops.nn.aten_elu x_tensor = torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32) x = self.onnxscript_graph.add_input("x", x_tensor.shape, x_tensor.dtype) with evaluator.default_as(self.tracer): output = aten_elu(x) self.onnxscript_graph.register_outputs(output) traced = self.onnxscript_graph.to_model_proto(self.opset_version) @onnxscript.script(default_opset=op) def expected_model(x: FLOAT[1, 2, 3]): return aten_elu(x) expected = expected_model.to_model_proto() onnxscript.testing.assert_isomorphic(traced, expected) @unittest.expectedFailure # The scripted version does not have output type def test_traced_graph_on_single_node_multi_output_is_same_as_compiled_graph(self): aten_topk = ops.core.aten_topk x_tensor = torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32) x = self.onnxscript_graph.add_input("x", x_tensor.shape, x_tensor.dtype) with evaluator.default_as(self.tracer): output = aten_topk(x, 2) self.onnxscript_graph.register_outputs(output) traced = self.onnxscript_graph.to_model_proto(self.opset_version) @onnxscript.script(default_opset=op) def expected_model(x: FLOAT[1, 2, 3]): values, indices = aten_topk(x, 2) return values, indices expected = expected_model.to_model_proto() onnxscript.testing.assert_isomorphic(traced, expected) @unittest.expectedFailure # abs is traced now def test_model_local_function_constructed_by_traced_graph_is_same_as_compiled_graph( self, ): aten_abs = ops.core.aten_abs aten_elu = ops.nn.aten_elu inner_graph = graph_building.TorchScriptGraph(domain_name="test_domain") inner_tracer = graph_building.TorchScriptTracingEvaluator(inner_graph) x_tensor = torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32) x = inner_graph.add_input("x", x_tensor.shape, x_tensor.dtype) with evaluator.default_as(inner_tracer): output = aten_abs(x) inner_graph.register_outputs(output) outer_graph = graph_building.TorchScriptGraph() outer_tracer = graph_building.TorchScriptTracingEvaluator(outer_graph) x_tensor = torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32) x = outer_graph.add_input("x", x_tensor.shape, x_tensor.dtype) with evaluator.default_as(outer_tracer): output = aten_elu(x) output = outer_graph.add_module_call("inner", inner_graph, (output,)) outer_graph.register_outputs(output) traced = outer_graph.to_model_proto(self.opset_version) @onnxscript.script( opset=onnxscript.values.Opset("test_domain", 1), default_opset=op, ) def inner(x: FLOAT[1, 2, 3]): return aten_abs(x) @onnxscript.script(default_opset=op) def outer(x: FLOAT[1, 2, 3]): output = aten_elu(x) return inner(output) expected = outer.to_model_proto() onnxscript.testing.assert_isomorphic(traced, expected) def test_add_input_with_optionaltype_does_not_raise_torch_internal_error(self): graph = graph_building.TorchScriptGraph() x = graph.add_input(input_name=None) with evaluator.default_as(self.tracer): _ = x.shape class TestTorchScriptGraph(unittest.TestCase): def test_add_initializer_raises_when_the_same_name_used_for_different_tensors(self): graph = graph_building.TorchScriptGraph() graph.add_initializer("x", torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32)) with self.assertRaises(ValueError): graph.add_initializer("x", torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32)) def test_add_initializer_allows_adding_the_same_tensor_twice_using_same_name(self): graph = graph_building.TorchScriptGraph() x_tensor = torch.ones((1, 2, 3), dtype=torch.float32) graph.add_initializer("x", x_tensor) graph.add_initializer("x", x_tensor) class _MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super().__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size) self.relu = torch.nn.ReLU() def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out @unittest.skipIf( IS_WINDOWS and version_utils.torch_older_than("2.3"), "dynamo_export not supported on Windows in PyTorch<2.3", ) @unittest.skipIf( sys.version_info > (3, 11), "dynamo_export not supported due to torch.compile not functional for python>3.11", ) class TestModelSaving(unittest.TestCase): def test_save_initializer_to_files_for_large_model(self): # # of model parameters: # input_size x hidden_size + hidden_size + # hidden_size x output_size + output_size # ~= 3GB below batch_size, input_size, hidden_size, output_size = 1, 4, 50000000, 10 model = _MLP(input_size, hidden_size, output_size) x = torch.randn(batch_size, input_size) model_proto = torch.onnx.dynamo_export(model, x).model_proto # Assert model is larger than 2GB (~=3GB) self.assertGreater(model_proto.ByteSize(), 2**31) def test_input_output_and_initializer_are_not_stored_in_value_info(self): batch_size, input_size, hidden_size, output_size = 1, 4, 5, 10 model = _MLP(input_size, hidden_size, output_size) x = torch.randn(batch_size, input_size) model_proto = torch.onnx.dynamo_export(model, x).model_proto v_names = {v.name for v in model_proto.graph.value_info} for i in model_proto.graph.input: self.assertNotIn(i.name, v_names) for o in model_proto.graph.output: self.assertNotIn(o.name, v_names) for i in model_proto.graph.initializer: self.assertNotIn(i.name, v_names) @unittest.skipIf( not version_utils.torch_older_than("2.4"), "PyTorch 2.4-preview optimizes the functions away", ) def test_experimental_function_value_info_are_stored_in_graph_value_info(self): batch_size, input_size, hidden_size, output_size = 1, 4, 5, 10 model = _MLP(input_size, hidden_size, output_size) x = torch.randn(batch_size, input_size) model_proto = torch.onnx.dynamo_export(model, x).model_proto v_names = {v.name for v in model_proto.graph.value_info} torch_functions = [ f for f in model_proto.functions if f.domain.startswith("pkg.torch") ] self.assertNotEqual(len(torch_functions), 0) for f in torch_functions: for n in f.node: for i in n.input: self.assertIn(f"{f.domain}::{f.name}/{i}", v_names) for o in n.output: self.assertIn(f"{f.domain}::{f.name}/{o}", v_names) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/000077500000000000000000000000001475371071500261675ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/__init__.py000066400000000000000000000005701475371071500303020ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. __all__ = [ "core", "fft", "linalg", "nested", "nn", "prims", "quantized_decomposed", "sparse", "special", "vision", ] from . import ( core, fft, linalg, nested, nn, prims, quantized_decomposed, sparse, special, vision, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/common.py000066400000000000000000000052161475371071500300350ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Common operators shared in the torchlib library.""" # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" from __future__ import annotations import numpy.typing as npt import onnx import onnxscript import onnxscript.values from onnxscript import BOOL, INT64, ir from onnxscript import opset18 as op from onnxscript.function_libs.torch_lib import _constants, tensor_typing from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import RealType from onnxscript.onnx_types import COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, TensorType COMPLEX64_TYPE = COMPLEX64.dtype COMPLEX128_TYPE = COMPLEX128.dtype DOMAIN = f"{_constants.DOMAIN}.common" common_opset = onnxscript.values.Opset(domain=DOMAIN, version=1) @onnxscript.script(common_opset) def Rank(input: tensor_typing.TTensor) -> INT64: """Take the rank of the input tensor.""" return op.Size(op.Shape(input)) @onnxscript.script(common_opset) def IsScalar(input: tensor_typing.TTensor) -> BOOL: """Return whether the input has rank 0, or is a scalar.""" return op.Equal(op.Size(op.Shape(input)), op.Constant(value_int=0)) def cast_to(a: RealType, dtype: int) -> RealType: """Cast input to dtype while handling complex types.""" # Traced function because different if branches return different dtypes # which is not supported in an ONNX function if dtype == COMPLEX128_TYPE: # Cast to the real representation of the complex type casted = op.Cast(a, to=DOUBLE.dtype) # Create a complex number real_part = op.Unsqueeze(casted, axes=[-1]) imag_part = op.Expand(op.Cast(0.0, to=DOUBLE.dtype), op.Shape(real_part)) result = op.Concat(real_part, imag_part, axis=-1) elif dtype == COMPLEX64_TYPE: # Cast to the real representation of the complex type casted = op.Cast(a, to=FLOAT.dtype) # Create a complex number real_part = op.Unsqueeze(casted, axes=[-1]) imag_part = op.Expand(0.0, op.Shape(real_part)) result = op.Concat(real_part, imag_part, axis=-1) else: # Cast to real numbers result = op.Cast(a, to=dtype) return result def constant( array: npt.ArrayLike | onnx.TensorProto | ir.DLPackCompatible | ir.ArrayCompatible, dtype: int | onnx.TensorProto.DataType | ir.DataType, ) -> TensorType: """Utility for creating a constant tensor. Args: array: The array to convert to a constant tensor. dtype: The data type of the tensor. Returns: A constant node. """ return op.Constant(value=ir.tensor(array, dtype=ir.DataType(dtype))) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/core.py000066400000000000000000010717411475371071500275040ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `core` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ # pylint: disable=unused-argument from __future__ import annotations import math from typing import Any, Optional, Sequence, Tuple, Union from onnxscript import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, graph, ) from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common as common_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import ( IntType, RealType, TFloat, TFloatHighPrecision, TInt, TReal, TRealOrUInt8, TRealUnlessFloat16OrInt8, TRealUnlessInt16OrInt8, TTensor, TTensor2, TTensorOrString, ) from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import TensorType _INT64_MAX = 9223372036854775807 _INT64_MIN = -9223372036854775808 _MATH_PI = math.pi Rank = common_ops.Rank @torch_op("aten::_local_scalar_dense") def aten__local_scalar_dense(self: Union[FLOAT16, FLOAT, DOUBLE, BFLOAT16]) -> FLOAT: """_local_scalar_dense(Tensor self) -> Scalar""" # Return the first element in tensor as a scalar. return op.Cast(op.Gather(op.Reshape(self, [-1]), 0), to=FLOAT.dtype) @torch_op("aten::_local_scalar_dense") def aten__local_scalar_dense_int(self: IntType) -> INT64: """_local_scalar_dense(Tensor self) -> Scalar""" # Return the first element in tensor as a scalar. return op.Cast(op.Gather(op.Reshape(self, [-1]), 0), to=INT64.dtype) @torch_op("aten::_log_softmax", trace_only=True) def aten__log_softmax_half( self: Union[FLOAT16, BFLOAT16], dim: int, half_to_float: bool ) -> FLOAT: """_log_softmax(Tensor self, int dim, bool half_to_float) -> Tensor""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if half_to_float: self = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) if self_is_scalar: self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) result = op.LogSoftmax(self, axis=dim) if self_is_scalar: result = op.Squeeze(result, op.Constant(value_ints=[0])) return result @torch_op("aten::_log_softmax", trace_only=True) def aten__log_softmax( self: TFloatHighPrecision, dim: int, half_to_float: bool, ) -> TFloatHighPrecision: """_log_softmax(Tensor self, int dim, bool half_to_float) -> Tensor""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) result = op.LogSoftmax(self, axis=dim) if self_is_scalar: result = op.Squeeze(result) return result @torch_op("aten::_softmax", trace_only=True) def aten__softmax_half(self: Union[FLOAT16, BFLOAT16], dim: int, half_to_float: bool) -> FLOAT: """_softmax(Tensor self, int dim, bool half_to_float) -> Tensor""" # trace_only because we need to cast conditionally based on half_to_float if half_to_float: self = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) return aten_softmax_no_dtype(self, dim) @torch_op("aten::_softmax", trace_only=True) def aten__softmax( self: TFloatHighPrecision, dim: int, half_to_float: bool ) -> TFloatHighPrecision: """_softmax(Tensor self, int dim, bool half_to_float) -> Tensor""" # trace_only to reuse aten_softmax_no_dtype del half_to_float # Unused return aten_softmax_no_dtype(self, dim) @torch_op(("aten::abs", "_operator::abs"), trace_only=True) def aten_abs(self: TRealOrUInt8) -> TRealOrUInt8: """abs(Tensor self) -> Tensor""" return op.Abs(self) @torch_op("aten::abs", complex=True, trace_only=True) def aten_abs_complex(self: TRealOrUInt8) -> TRealOrUInt8: """abs(Tensor self) -> Tensor""" return op.ReduceL2(self, [-1], keepdims=False) @torch_op("aten::acos", trace_only=True) def aten_acos(self: TFloat) -> TFloat: """acos(Tensor self) -> Tensor""" return op.Acos(self) @torch_op("aten::acosh", trace_only=True) def aten_acosh(self: TFloat) -> TFloat: """acosh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Acosh(self) @torch_op(("aten::add.Tensor", "aten::add.Scalar", "_operator::add"), trace_only=True) def aten_add(self: TReal, other: TReal, alpha: float = 1.0) -> TReal: """add.Tensor(Tensor self, Tensor other, *, Scalar alpha=1) -> Tensor""" # TODO(microsoft/onnxruntime#15977): Improve fp16 precision if alpha != 1.0: alpha = op.CastLike(alpha, other) other = op.Mul(other, alpha) return op.Add(self, other) @torch_op(("aten::add.Tensor", "aten::add.Scalar"), trace_only=True, complex=True) def aten_add_complex(self: TReal, other: TReal, alpha: float = 1.0) -> TReal: """add.Tensor(Tensor self, Tensor other, *, Scalar alpha=1) -> Tensor""" return aten_add(self, other, alpha=alpha) @torch_op("aten::addbmm") def aten_addbmm( self: TReal, batch1: TReal, batch2: TReal, beta: float = 1.0, alpha: float = 1.0, ) -> TReal: """addbmm(Tensor self, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor Performs a batch matrix-matrix product of matrices stored in `batch1` and `batch2`, with a reduced add step (all matrix multiplications get accumulated along the first dimension). `self` is added to the final result. `batch1` and `batch2` must be 3-D tensors each containing the same number of matrices. """ scaled_self = op.Mul(self, beta) axes = op.Constant(value_ints=[0]) reduced_batches = op.ReduceSum(op.MatMul(batch1, batch2), axes, keepdims=False) return op.Add(scaled_self, op.Mul(reduced_batches, alpha)) @torch_op("aten::addcdiv") def aten_addcdiv(self: TFloat, tensor1: TFloat, tensor2: TFloat, value: float = 1.0) -> TFloat: """addcdiv(Tensor self, Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1) -> Tensor Performs the element-wise division of tensor1 by tensor2, multiplies the result by the scalar value and adds it to self. """ return op.Add(self, op.Mul(op.Div(tensor1, tensor2), value)) @torch_op("aten::addcmul") def aten_addcmul( self: TReal, tensor1: TReal, tensor2: TReal, value: float = 1.0, ) -> TReal: """addcmul(Tensor self, Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1) -> Tensor Performs the element-wise multiplication of tensor1 by tensor2, multiplies the result by the scalar value and adds it to self. """ # Follow the order in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/29e3fddb082b5a14262a7246bc62381a55199d45/aten/src/ATen/native/cpu/PointwiseOpsKernel.cpp#L47 # TODO(#811): Understand fp16 accuracy issue return op.Add(self, op.Mul(op.Mul(value, tensor1), tensor2)) @torch_op("aten::addmm", trace_only=True) def aten_addmm( self: TReal, mat1: TReal, mat2: TReal, beta: float = 1.0, alpha: float = 1.0 ) -> TReal: """addmm(Tensor self, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor""" # NOTE: ONNX Runtime does not support int inputs to Gemm as of 1.16. # To support int inputs, consider an overriding implementation that casts to float and back. alpha = float(alpha) beta = float(beta) # addmm only accepts 2d tensors: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.addmm.html return op.Gemm(mat1, mat2, self, alpha=alpha, beta=beta) @torch_op("aten::addmv") def aten_addmv( self: TReal, mat: TReal, vec: TReal, beta: float = 1.0, alpha: float = 1.0 ) -> TReal: """addmv(Tensor self, Tensor mat, Tensor vec, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor""" return op.Add(op.Mul(self, beta), op.Mul(op.MatMul(mat, vec), alpha)) @torch_op("aten::addr", trace_only=True) def aten_addr( self: TReal, vec1: TReal, vec2: TReal, beta: float = 1.0, alpha: float = 1.0 ) -> TReal: """addr(Tensor self, Tensor vec1, Tensor vec2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor Performs the outer-product of vectors vec1 and vec2 and adds it to the matrix input. """ vec1_shape = op.Constant(value_ints=[-1, 1]) vec2_shape = op.Constant(value_ints=[1, -1]) vec1_reshaped = op.Reshape(vec1, vec1_shape) vec2_reshaped = op.Reshape(vec2, vec2_shape) outer = op.MatMul(vec1_reshaped, vec2_reshaped) # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/51664489ba6f6b2343bbec9af9ca99185e2a5dbc/aten/src/ATen/native/cpu/LinearAlgebraKernel.cpp#L53-L54 # When beta == 0, values in self should be ignored, # nans and infs in self should not propagate. alpha = op.CastLike(alpha, outer) if beta == 0.0: result = op.Mul(alpha, outer) else: beta = op.CastLike(beta, outer) result = op.Add(op.Mul(beta, self), op.Mul(alpha, outer)) return result def aten_adjoint(self: TensorType) -> TensorType: """adjoint(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_affine_grid_generator( theta: TensorType, size: Sequence[int], align_corners: bool ) -> TensorType: """affine_grid_generator(Tensor theta, int[] size, bool align_corners) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_affine_grid_generator_backward( grad: TensorType, size: Sequence[int], align_corners: bool ) -> TensorType: """affine_grid_generator_backward(Tensor grad, int[] size, bool align_corners) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::alias", trace_only=True) def aten_alias(self: TTensor) -> TTensor: """alias(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Identity(self) def aten_alias_copy(self: TensorType) -> TensorType: """alias_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_align_as(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """align_as(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_align_tensors(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """align_tensors(Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() def aten_align_to(self: TensorType, names: Sequence[str]) -> TensorType: """align_to(Tensor(a) self, Dimname[] names) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::all", trace_only=True) def aten_all(self: TTensor) -> BOOL: """all(Tensor self) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) else: self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) self_int = op.Cast(self_bool, to=INT64.dtype) all_true = op.ReduceMin(self_int, keepdims=False) result = op.Cast(all_true, to=BOOL.dtype) return result @torch_op("aten::all.dim", trace_only=True) def aten_all_dim(self: TTensor, dim: int, keepdim: bool = False) -> BOOL: """all.dim(Tensor self, int dim, bool keepdim=False) -> Tensor""" self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) self_int = op.Cast(self_bool, to=INT64.dtype) dims = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) all_true = op.ReduceMin(self_int, dims, keepdims=keepdim) return op.Cast(all_true, to=BOOL.dtype) @torch_op("aten::all.dims", trace_only=True) def aten_all_dims(self: TTensor, dim: Sequence[int] = (), keepdim: bool = False) -> BOOL: """all.dims(Tensor self, int[]? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if not dim: return _aten_all_dims_no_dim(self, keepdim) for d in dim: self = aten_all_dim(self, d, keepdim=True) if not keepdim: self = op.Squeeze(self, list(dim)) return self @torch_op("aten::all.dims", trace_only=True) def _aten_all_dims_no_dim(self: TTensor, keepdims: bool) -> BOOL: """all.dims(Tensor self, int[]? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) else: self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) self_int = op.Cast(self_bool, to=INT64.dtype) all_true = op.ReduceMin(self_int, keepdims=keepdims) result = op.Cast(all_true, to=BOOL.dtype) return result @torch_op("aten::allclose") def aten_allclose( self: TReal, other: TReal, rtol: float = 1e-05, atol: float = 1e-08, equal_nan: bool = False, ) -> BOOL: """allclose(Tensor self, Tensor other, float rtol=1e-05, float atol=1e-08, bool equal_nan=False) -> bool""" # FIXME: check equal_nan when self and other are all NaN # |input - other| <= atol + rtol x |other| left_part = op.Abs(op.Sub(self, other)) right_part = op.Add(atol, op.Mul(rtol, op.Abs(other))) is_close = op.LessOrEqual(left_part, right_part) is_close_int = op.Cast(is_close, to=INT8.dtype) # If min is 0, some elements are not close -> allclose is False # If min is 1, all elements are close -> allclose is True return op.Cast(op.ReduceMin(is_close_int, keepdims=False), to=BOOL.dtype) def aten_alpha_dropout(input: TensorType, p: float, train: bool) -> TensorType: """alpha_dropout(Tensor input, float p, bool train) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::amax") def aten_amax(self: TRealOrUInt8, dim: INT64, keepdim: bool = False) -> TRealOrUInt8: """amax(Tensor self, int[1] dim=[], bool keepdim=False) -> Tensor""" # ReduceMax reduces all dimensions when dim is empty return op.ReduceMax(self, dim, keepdims=keepdim) @torch_op("aten::amin") def aten_amin(self: TRealOrUInt8, dim: INT64, keepdim: bool = False) -> TRealOrUInt8: """amin(Tensor self, int[1] dim=[], bool keepdim=False) -> Tensor""" # ReduceMin reduces all dimensions when dim is empty return op.ReduceMin(self, dim, keepdims=keepdim) def aten_aminmax( self: TensorType, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """aminmax(Tensor self, *, int? dim=None, bool keepdim=False) -> (Tensor min, Tensor max)""" raise NotImplementedError() def aten_and(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """__and__.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_angle(self: TensorType) -> TensorType: """angle(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::any", trace_only=True) def aten_any(self: TTensor) -> BOOL: """any(Tensor self) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) else: self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) # op.ReduceMax() in the next step cannot process BOOL inputs, so convert to INT64 self_int = op.Cast(self_bool, to=INT64.dtype) any_true = op.ReduceMax(self_int, keepdims=False) result = op.Cast(any_true, to=BOOL.dtype) return result @torch_op("aten::any.dim", trace_only=True) def aten_any_dim(self: TTensor, dim: int, keepdim: bool = False) -> BOOL: """any.dim(Tensor self, int dim, bool keepdim=False) -> Tensor""" self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) # op.ReduceMax() in the next step cannot process BOOL inputs, so convert to INT64 self_int = op.Cast(self_bool, to=INT64.dtype) # Change dim from int to INT64[1] dims = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) any_true = op.ReduceMax(self_int, dims, keepdims=keepdim) return op.Cast(any_true, to=BOOL.dtype) @torch_op("aten::any.dims", trace_only=True) def aten_any_dims(self: TTensor, dim: Sequence[int] = (), keepdim: bool = False) -> BOOL: """any.dims(Tensor self, int[1]? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if not dim: return _aten_any_dims_no_dim(self, keepdim) for d in dim: self = aten_any_dim(self, d, keepdim=True) if not keepdim: self = op.Squeeze(self, list(dim)) return self @torch_op("aten::any.dims", trace_only=True) def _aten_any_dims_no_dim(self: TTensor, keepdims: bool) -> BOOL: if len(self.shape) == 0: result = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) else: self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) self_int = op.Cast(self_bool, to=INT64.dtype) any_true = op.ReduceMax(self_int, keepdims=keepdims) result = op.Cast(any_true, to=BOOL.dtype) return result def _range_supported(dtype: int) -> bool: """Returns true if the dtype is supported by the ONNX Range op.""" return dtype in { DOUBLE.dtype, FLOAT.dtype, INT16.dtype, INT32.dtype, INT64.dtype, } def _integral_to_be_adjusted(dtype: int) -> bool: """Returns true if the dtype is special integral handled by torch.""" return dtype in { INT8.dtype, INT16.dtype, INT32.dtype, } @torch_op("aten::arange", trace_only=True) def aten_arange( end: TRealUnlessFloat16OrInt8, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """arange(Scalar end, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1 or dtype is None: zero = op.CastLike(0.0, end) one = op.CastLike(1.0, end) result = op.Range(zero, end, one) elif _range_supported(dtype): end = op.Cast(end, to=dtype) zero = op.Cast(0, to=dtype) one = op.Cast(1, to=dtype) result = op.Range(zero, end, one) else: # Cast input to float if dtype is not supported by Range, # because the input dtype may be e.g. bfloat16 / int8 etc. # which Range does not support. The output type is ensured because the output # is casted to the specified dtype. end = op.Cast(end, to=FLOAT.dtype) zero = op.Constant(value_float=0.0) one = op.Constant(value_float=1.0) result = op.Cast(op.Range(zero, end, one), to=dtype) return result @torch_op("aten::arange.start", trace_only=True) def aten_arange_start( start: TRealUnlessFloat16OrInt8, end: TRealUnlessFloat16OrInt8, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """arange.start(Scalar start, Scalar end, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1 or dtype is None: one = op.CastLike(1.0, end) result = op.Range(start, end, one) elif _range_supported(dtype): end = op.Cast(end, to=dtype) start = op.Cast(start, to=dtype) one = op.Cast(1, to=dtype) result = op.Range(start, end, one) else: # Cast input to float if dtype is not supported by Range, # because the input dtype may be e.g. bfloat16 / int8 etc. # which Range does not support. The output type is ensured because the output # is casted to the specified dtype. end = op.Cast(end, to=FLOAT.dtype) start = op.Cast(start, to=FLOAT.dtype) one = op.Constant(value_float=1.0) result = op.Cast(op.Range(start, end, one), to=dtype) return result def _adjust_args_for_arange_int_dtype( start: TRealUnlessFloat16OrInt8, end: TRealUnlessFloat16OrInt8, step: TRealUnlessFloat16OrInt8, ) -> Tuple[FLOAT, FLOAT, FLOAT]: zero = op.Cast(0.0, to=FLOAT.dtype) start = op.Cast(start, to=FLOAT.dtype) end = op.Cast(end, to=FLOAT.dtype) step = op.Cast(step, to=FLOAT.dtype) start = op.Where(op.Less(start, zero), op.Ceil(start), start) start = op.Where(op.Less(step, zero), op.Floor(start), start) return (start, end, step) @torch_op("aten::arange.start_step", trace_only=True) def aten_arange_start_step( start: TRealUnlessFloat16OrInt8, end: TRealUnlessFloat16OrInt8, step: TRealUnlessFloat16OrInt8 = 1.0, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """arange.start_step(Scalar start, Scalar end, Scalar step=1, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: # TODO: Because this is a trace_only function, the inputs are not promoted to # Tensor until it hits ONNX ops. However, if it's dynamic, it should be # Tensor at this point. # https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1914 if isinstance(start, (int, float)): start_is_int = isinstance(start, int) else: start_is_int = start.dtype in { INT16.dtype, INT32.dtype, INT64.dtype, } if isinstance(end, (int, float)): end_is_int = isinstance(end, int) else: end_is_int = end.dtype in { INT16.dtype, INT32.dtype, INT64.dtype, } if isinstance(step, (int, float)): step_is_int = isinstance(step, int) else: step_is_int = step.dtype in { INT16.dtype, INT32.dtype, INT64.dtype, } if start_is_int and end_is_int and step_is_int: result = op.Range(start, end, step) else: # to float start = op.Cast(start, to=FLOAT.dtype) end = op.Cast(end, to=FLOAT.dtype) step = op.Cast(step, to=FLOAT.dtype) result = op.Range(start, end, step) elif _integral_to_be_adjusted(dtype): # PyTorch arange op handles these integral types differently from INT64, # so we have to adjust these arguments accordingly. # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/121cfb60c0817816fcbe2190303b7f6d05c77cf3/torch/_refs/__init__.py#L4794 start, end, step = _adjust_args_for_arange_int_dtype(start, end, step) result = op.Cast(op.Range(start, end, step), to=dtype) elif dtype == INT64.dtype: end = op.Cast(end, to=dtype) start = op.Cast(start, to=dtype) step = op.Cast(step, to=dtype) result = op.Range(start, end, step) else: # Cast input to float if dtype is not supported by Range, # because the input dtype may be e.g. bfloat16, # which Range does not support. The output type is ensured because the output # is casted to the specified dtype. end = op.Cast(end, to=FLOAT.dtype) start = op.Cast(start, to=FLOAT.dtype) step = op.Cast(step, to=FLOAT.dtype) result = op.Cast(op.Range(start, end, step), to=dtype) return result def aten_arccos(self: TensorType) -> TensorType: """arccos(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_arccosh(self: TensorType) -> TensorType: """arccosh(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_arcsin(self: TensorType) -> TensorType: """arcsin(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_arcsinh(self: TensorType) -> TensorType: """arcsinh(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_arctan(self: TensorType) -> TensorType: """arctan(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_arctan2(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """arctan2(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_arctanh(self: TensorType) -> TensorType: """arctanh(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::argmax", trace_only=True) def aten_argmax( self: Union[RealType, UINT8], dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False ) -> INT64: """argmax(Tensor self, int? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if dim is None: result = _aten_argmax(self, keepdim) else: result = _aten_argmax_dim(self, dim, keepdim) return result @torch_op("aten::argmax", private=True, trace_only=True) def _aten_argmax(self: Union[RealType, UINT8], keepdim: bool = False) -> INT64: """argmax(Tensor self, int? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" self_is_scaler = len(self.shape) == 0 self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ArgMax(self, keepdims=keepdim) if self_is_scaler: result = op.Squeeze(result) return result @torch_op("aten::argmax", private=True, trace_only=True) def _aten_argmax_dim(self: Union[RealType, UINT8], dim: int, keepdim: bool = False) -> INT64: """argmax(Tensor self, int? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" self_is_scaler = len(self.shape) == 0 if self_is_scaler: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ArgMax(self, axis=dim, keepdims=keepdim) if self_is_scaler: result = op.Squeeze(result) return result @torch_op("aten::argmin", trace_only=True) def aten_argmin( self: Union[RealType, UINT8], dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False ) -> INT64: """argmax(Tensor self, int? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if dim is None: result = _aten_argmin(self, keepdim) else: result = _aten_argmin_dim(self, dim, keepdim) return result @torch_op("aten::argmin", private=True, trace_only=True) def _aten_argmin(self: Union[RealType, UINT8], keepdim: bool = False) -> INT64: """argmin(Tensor self, int? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" self_is_scaler = len(self.shape) == 0 self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ArgMin(self, keepdims=keepdim) if self_is_scaler: result = op.Squeeze(result) return result @torch_op("aten::argmin", private=True, trace_only=True) def _aten_argmin_dim(self: Union[RealType, UINT8], dim: int, keepdim: bool = False) -> INT64: """argmin(Tensor self, int? dim=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" self_is_scaler = len(self.shape) == 0 if self_is_scaler: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ArgMin(self, axis=dim, keepdims=keepdim) if self_is_scaler: result = op.Squeeze(result) return result def aten_argsort(self: TensorType, dim: int = -1, descending: bool = False) -> TensorType: """argsort(Tensor self, int dim=-1, bool descending=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_argwhere(self: TensorType) -> TensorType: """argwhere(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::as_strided", trace_only=True) def aten_as_strided( self: TTensor, size: INT64, stride: Sequence[int], storage_offset: int = 0 ) -> TTensor: """as_strided(Tensor(a) self, SymInt[] size, SymInt[] stride, SymInt? storage_offset=None) -> Tensor(a)""" rank = len(stride) return _aten_as_strided_onnx(self, size, stride, storage_offset, rank) @torch_op("aten::as_strided", private=True) def _aten_as_strided_onnx( self: TTensor, size: INT64, stride: INT64, storage_offset: int = 0, rank: int = 0 ) -> TTensor: # e.g. when size=[2,3,4], stride=[2,1,3], indices=[0] # i = 0 # indices=[0], add_value=[0,3,6,9] # expand(shape=[4]) to [0,0,0,0] # then + add_value = [0,3,6,9] # i = 1 # indices=[0,3,6,9], add_value=[0,1,2] # expand(shape=[3,4] to [[0,3,6,9],[0,3,6,9],[0,3,6,9]] # indices + add_value = [[0,3,6,9],[1,3,7,10],[2,5,8,11]] # i = 2 # indices = [[0,3,6,9],[1,3,7,10],[2,5,8,11]], add_value=[0,2] # expand(shape=[2,3,4]) to [[[0,3,6,9],[1,3,7,10],[2,5,8,11]]],[[0,3,6,9],[1,3,7,10],[2,5,8,11]]] # indices + add_value = [[[0,3,6,9],[1,3,7,10],[2,5,8,11]]],[[2,5,8,11],[3,5,9,12],[4,7,10,13]]] neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) rank_tensor = op.Reshape(rank, neg_1) # should be 3 # The final indices for op.Gather(data, indices), will be continually changed during the loop indices = op.Constant(value_int=0) one_seq = op.SequenceEmpty() for i in range(rank): # Get the index from back to front, should be 2,1,0 when to i=0,1,2 j = rank - i - 1 j_tensor = op.Reshape(j, neg_1) # Get size according to index_j, should be 4,3,2 when i=0,1,2 size_dim_j = op.Gather(size, j_tensor, axis=0) # Get right size according to index_j, should be [4],[3,4],[2,3,4] when i=0,1,2 size_after_j = op.Slice(size, j_tensor, rank_tensor) # Get stride according to index_j, should be 3,1,2 when i=0,1,2 stride_dim_j = op.Gather(stride, j_tensor, axis=0) indices = op.Expand(indices, size_after_j) # When size[j]=4, stride[j]=3, then add_value = [0,1,2,3] * 3 = [0,3,6,9] # When size[j]=3, stride[j]=1, then add_value = [0,1,2] * 1 = [0,1,2] # When size[j]=2, stride[j]=2, then add_value = [0,1] * 2 = [0,2] add_value = op.Range(0, size_dim_j, 1) * stride_dim_j # Compute the shape for add_value for correct broadcasting if i == 0: # shape = [dim_size] shape = size_dim_j else: # shape = [dim_size, 1, 1, ...], the count of 1 euqal to i ones = op.ConcatFromSequence(one_seq, axis=0) shape = op.Concat(op.Cast(size_dim_j, to=FLOAT.dtype), ones, axis=0) shape = op.Cast(shape, to=INT64.dtype) add_value = op.Reshape(add_value, shape) # Broadcasting add value to indices according to size and stride value indices = indices + add_value # Dims after dim_size to reshape(add_value), should be [1],[1,1],[1,1,1] when i=0,1,2 one_seq = op.SequenceInsert(one_seq, op.Constant(value_floats=[1.0])) self_flatten = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) indices = op.Add(indices, storage_offset) result = op.Gather(self_flatten, indices) return result def aten_as_strided_copy( self: TensorType, size: INT64, stride: INT64, storage_offset: Optional[INT64] = None ) -> TensorType: """as_strided_copy(Tensor self, SymInt[] size, SymInt[] stride, SymInt? storage_offset=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_as_strided_scatter( self: TensorType, src: TensorType, size: INT64, stride: INT64, storage_offset: Optional[INT64] = None, ) -> TensorType: """as_strided_scatter(Tensor self, Tensor src, SymInt[] size, SymInt[] stride, SymInt? storage_offset=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::asin", trace_only=True) def aten_asin(self: TFloat) -> TFloat: """asin(Tensor self) -> Tensor""" return op.Asin(self) @torch_op("aten::asinh", trace_only=True) def aten_asinh(self: TFloat) -> TFloat: """asinh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Asinh(self) @torch_op("aten::atan", trace_only=True) def aten_atan(self: TFloat) -> TFloat: """atan(Tensor self) -> Tensor""" return op.Atan(self) @torch_op("aten::atan2") def aten_atan2(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """atan2(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # self is y, and other is x on coordinate slope = op.Div(self, other) atan = op.Atan(slope) second_third_quadrant = op.Where(self > 0.0, atan + _MATH_PI, atan - _MATH_PI) result = op.Where(other < 0.0, second_third_quadrant, atan) return result @torch_op("aten::atanh", trace_only=True) def aten_atanh(self: TFloat) -> TFloat: """atanh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Atanh(self) @torch_op("aten::atleast_1d", trace_only=True) def aten_atleast_1d(self: TTensor) -> TTensor: """atleast_1d(Tensor self) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[1])) return op.Identity(self) @torch_op("aten::atleast_1d.Sequence") def aten_atleast_1d_sequence(self: Sequence[TTensor]) -> TTensor: """atleast_1d.Sequence(Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" @graph() def reshape_to_1d(tensor): shape = op.Shape(tensor) rank = op.Size(shape) if rank == 0: tensor = op.Reshape(tensor, op.Constant(value_ints=[1])) return tensor return op.SequenceMap(self, body=reshape_to_1d) @torch_op("aten::atleast_2d") def aten_atleast_2d(self: TTensor) -> TTensor: """atleast_2d(Tensor self) -> Tensor""" if Rank(self) <= 1: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[1, -1])) return op.Identity(self) @torch_op("aten::atleast_2d.Sequence") def aten_atleast_2d_sequence(self: Sequence[TTensor]) -> TTensor: """atleast_2d.Sequence(Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" @graph() def reshape_to_2d(tensor): shape = op.Shape(tensor) rank = op.Size(shape) if rank <= 1: tensor = op.Reshape(tensor, op.Constant(value_ints=[1, -1])) return tensor return op.SequenceMap(self, body=reshape_to_2d) @torch_op("aten::atleast_3d", trace_only=True) def aten_atleast_3d(self: TTensor) -> TTensor: """atleast_3d(Tensor self) -> Tensor""" rank = Rank(self) if rank <= 1: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[1, -1, 1])) elif rank == 2: self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[-1])) return op.Identity(self) @torch_op("aten::atleast_3d.Sequence") def aten_atleast_3d_sequence(self: Sequence[TTensor]) -> TTensor: """atleast_3d.Sequence(Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" @graph() def reshape_to_3d(tensor): shape = op.Shape(tensor) rank = op.Size(shape) if rank <= 1: tensor = op.Reshape(tensor, op.Constant(value_ints=[1, -1, 1])) elif rank == 2: tensor = op.Unsqueeze(tensor, op.Constant(value_ints=[-1])) return tensor return op.SequenceMap(self, body=reshape_to_3d) @torch_op("aten::baddbmm", trace_only=True) def aten_baddbmm( self: TRealOrUInt8, batch1: TRealUnlessInt16OrInt8, batch2: TRealUnlessInt16OrInt8, beta: Optional[TFloat] = None, alpha: Optional[TFloat] = None, ) -> TRealUnlessInt16OrInt8: """baddbmm(Tensor self, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor""" # beta and alpha can be SymFloat batch_mul = op.MatMul(batch1, batch2) if alpha is None or alpha == 1: mul_a = batch_mul else: mul_a = op.Mul(batch_mul, op.CastLike(alpha, self)) if beta is None or beta == 1: mul_b = self else: mul_b = op.Mul(self, op.CastLike(beta, self)) return op.Add(mul_a, mul_b) def aten_bartlett_window(window_length: int) -> TensorType: """bartlett_window(int window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm( input: TensorType, weight: Optional[TensorType], bias: Optional[TensorType], running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], training: bool, momentum: float, eps: float, cudnn_enabled: bool, ) -> TensorType: """batch_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, float momentum, float eps, bool cudnn_enabled) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_backward_elemt( grad_out: TensorType, input: TensorType, mean: TensorType, invstd: TensorType, weight: Optional[TensorType], mean_dy: TensorType, mean_dy_xmu: TensorType, count: TensorType, ) -> TensorType: """batch_norm_backward_elemt(Tensor grad_out, Tensor input, Tensor mean, Tensor invstd, Tensor? weight, Tensor mean_dy, Tensor mean_dy_xmu, Tensor count) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_backward_reduce( grad_out: TensorType, input: TensorType, mean: TensorType, invstd: TensorType, weight: Optional[TensorType], input_g: bool, weight_g: bool, bias_g: bool, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType, TensorType]: """batch_norm_backward_reduce(Tensor grad_out, Tensor input, Tensor mean, Tensor invstd, Tensor? weight, bool input_g, bool weight_g, bool bias_g) -> (Tensor, Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_elemt( input: TensorType, weight: Optional[TensorType], bias: Optional[TensorType], mean: TensorType, invstd: TensorType, eps: float, ) -> TensorType: """batch_norm_elemt(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor mean, Tensor invstd, float eps) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_gather_stats( input: TensorType, mean: TensorType, invstd: TensorType, running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], momentum: float, eps: float, count: int, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """batch_norm_gather_stats(Tensor input, Tensor mean, Tensor invstd, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, float momentum, float eps, int count) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_gather_stats_with_counts( input: TensorType, mean: TensorType, invstd: TensorType, running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], momentum: float, eps: float, counts: TensorType, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """batch_norm_gather_stats_with_counts(Tensor input, Tensor mean, Tensor invstd, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, float momentum, float eps, Tensor counts) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_stats(input: TensorType, eps: float) -> tuple[TensorType, TensorType]: """batch_norm_stats(Tensor input, float eps) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_batch_norm_update_stats( input: TensorType, running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], momentum: float, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """batch_norm_update_stats(Tensor input, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, float momentum) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::bernoulli", trace_only=True) def aten_bernoulli(self: TFloat) -> TFloat: """Proximal implementation of aten::bernoulli.default Note that due to the limitation of ONNX, we ignore the `generator` argument in aten::bernoulli.default(Tensor self, *, Generator? generator=None) -> Tensor """ return op.Bernoulli(self) @torch_op("aten::bernoulli.p") def aten_bernoulli_p(self: TTensor, p: float) -> TTensor: """Proximal implementation of aten::bernoulli.p(Tensor self, float p, *, Generator? generator=None) Ignore `generator` due to the limit on ONNX expressiveness. """ # NOTE: We will lose some precision when input is float64 but that's considered insignificant self_float = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) rands = op.RandomUniformLike( self_float, high=1.0, low=0.0, ) sampled = op.Less(rands, p) return op.CastLike(sampled, self) def aten_bilinear( input1: TensorType, input2: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """bilinear(Tensor input1, Tensor input2, Tensor weight, Tensor? bias=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_binary_cross_entropy_with_logits( self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType] = None, pos_weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """binary_cross_entropy_with_logits(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, Tensor? pos_weight=None, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_bincount( self: TensorType, weights: Optional[TensorType] = None, minlength: int = 0 ) -> TensorType: """bincount(Tensor self, Tensor? weights=None, int minlength=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_binomial( count: TensorType, prob: TensorType, generator: Optional[str] = None ) -> TensorType: """binomial(Tensor count, Tensor prob, Generator? generator=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ( "aten::bitwise_and.Tensor", "aten::bitwise_and.Scalar", "aten::bitwise_and.Scalar_Tensor", "_operator::and_", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_and(self: TInt, other: TInt) -> TInt: """bitwise_and.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # logical_and implements the BOOL variant return op.BitwiseAnd(self, other) @torch_op( ( "aten::bitwise_left_shift.Tensor", "aten::bitwise_left_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_left_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__lshift__", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_left_shift_int16(self: INT16, other: INT16) -> INT16: """bitwise_left_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # assert other >= 0 self = op.Cast(self, to=UINT16.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT16.dtype) result = op.BitShift(self, other, direction="LEFT") return op.Cast(result, to=INT16.dtype) @torch_op( ( "aten::bitwise_left_shift.Tensor", "aten::bitwise_left_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_left_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__lshift__", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_left_shift_int32(self: INT32, other: INT32) -> INT32: """bitwise_left_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # assert other >= 0 self = op.Cast(self, to=UINT32.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT32.dtype) result = op.BitShift(self, other, direction="LEFT") return op.Cast(result, to=INT32.dtype) @torch_op( ( "aten::bitwise_left_shift.Tensor", "aten::bitwise_left_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_left_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__lshift__", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_left_shift_int64(self: INT64, other: INT64) -> INT64: """bitwise_left_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # assert other >= 0 self = op.Cast(self, to=UINT64.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT64.dtype) result = op.BitShift(self, other, direction="LEFT") return op.Cast(result, to=INT64.dtype) @torch_op( ( "aten::bitwise_left_shift.Tensor", "aten::bitwise_left_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_left_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__lshift__", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_left_shift_int8(self: INT8, other: INT8) -> INT8: """bitwise_left_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # assert other >= 0 self = op.Cast(self, to=UINT8.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT8.dtype) result = op.BitShift(self, other, direction="LEFT") return op.Cast(result, to=INT8.dtype) @torch_op("aten::bitwise_not", trace_only=True) def aten_bitwise_not(self: TInt) -> TInt: """bitwise_not(Tensor self) -> Tensor""" # logical_not implements the BOOL variant return op.BitwiseNot(self) @torch_op( ( "aten::bitwise_or.Tensor", "aten::bitwise_or.Scalar", "aten::bitwise_or.Scalar_Tensor", "_operator::or_", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_or(self: TInt, other: TInt) -> TInt: """bitwise_or.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # logical_or implements the BOOL variant return op.BitwiseOr(self, other) @torch_op( ( "aten::bitwise_right_shift.Tensor", "aten::bitwise_right_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_right_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__rshift__", ) ) def aten_bitwise_right_shift_int16(self: INT16, other: INT16) -> INT16: """bitwise_right_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" negative = op.Less(self, 0) self = op.Cast(self, to=UINT16.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT16.dtype) # Simulate arithmetic shift using logical shift # Clear the lower bits of an all one mask to create the mask to simulate the sign bit shifting mask = op.BitShift( op.Cast(op.Constant(value_int=0xFFFF), to=UINT16.dtype), other, direction="RIGHT" ) mask = op.BitwiseNot(mask) # Do logical shift shifted = op.BitShift(self, other, direction="RIGHT") # Compute the arithmetic shifted value assuming the sign bit was set negative_shifted = op.BitwiseOr(shifted, mask) # Choose the shifted value based on the sign bit return op.Where( negative, op.Cast(negative_shifted, to=INT16.dtype), op.Cast(shifted, to=INT16.dtype) ) @torch_op( ( "aten::bitwise_right_shift.Tensor", "aten::bitwise_right_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_right_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__rshift__", ) ) def aten_bitwise_right_shift_int32(self: INT32, other: INT32) -> INT32: """bitwise_right_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" negative = op.Less(self, 0) self = op.Cast(self, to=UINT32.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT32.dtype) # Simulate arithmetic shift using logical shift # Clear the lower bits of an all one mask to create the mask to simulate the sign bit shifting mask = op.BitShift( op.Cast(op.Constant(value_int=0xFFFFFFFF), to=UINT32.dtype), other, direction="RIGHT" ) mask = op.BitwiseNot(mask) # Do logical shift shifted = op.BitShift(self, other, direction="RIGHT") # Compute the arithmetic shifted value assuming the sign bit was set negative_shifted = op.BitwiseOr(shifted, mask) # Choose the shifted value based on the sign bit return op.Where( negative, op.Cast(negative_shifted, to=INT32.dtype), op.Cast(shifted, to=INT32.dtype) ) @torch_op( ( "aten::bitwise_right_shift.Tensor", "aten::bitwise_right_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_right_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__rshift__", ) ) def aten_bitwise_right_shift_int64(self: INT64, other: INT64) -> INT64: """bitwise_right_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" negative = op.Less(self, 0) self = op.Cast(self, to=UINT64.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT64.dtype) # Simulate arithmetic shift using logical shift # Clear the lower bits of an all one mask to create the mask to simulate the sign bit shifting mask = op.BitShift( # 0xFFFFFFFFFFFFFFFF op.Cast(op.Constant(value_int=-1), to=UINT64.dtype), other, direction="RIGHT", ) mask = op.BitwiseNot(mask) # Do logical shift shifted = op.BitShift(self, other, direction="RIGHT") # Compute the arithmetic shifted value assuming the sign bit was set negative_shifted = op.BitwiseOr(shifted, mask) # Choose the shifted value based on the sign bit return op.Where( negative, op.Cast(negative_shifted, to=INT64.dtype), op.Cast(shifted, to=INT64.dtype) ) @torch_op( ( "aten::bitwise_right_shift.Tensor", "aten::bitwise_right_shift.Tensor_Scalar", "aten::bitwise_right_shift.Scalar_Tensor", "_operator::__rshift__", ) ) def aten_bitwise_right_shift_int8(self: INT8, other: INT8) -> INT8: """bitwise_right_shift.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" negative = op.Less(self, 0) self = op.Cast(self, to=UINT8.dtype) other = op.Cast(other, to=UINT8.dtype) # Simulate arithmetic shift using logical shift # Clear the lower bits of an all one mask to create the mask to simulate the sign bit shifting mask = op.BitShift( op.Cast(op.Constant(value_int=0xFF), to=UINT8.dtype), other, direction="RIGHT" ) mask = op.BitwiseNot(mask) # Do logical shift shifted = op.BitShift(self, other, direction="RIGHT") # Compute the arithmetic shifted value assuming the sign bit was set negative_shifted = op.BitwiseOr(shifted, mask) # Choose the shifted value based on the sign bit return op.Where( negative, op.Cast(negative_shifted, to=INT8.dtype), op.Cast(shifted, to=INT8.dtype) ) @torch_op( ( "aten::bitwise_xor.Tensor", "aten::bitwise_xor.Scalar", "aten::bitwise_xor.Scalar_Tensor", ), trace_only=True, ) def aten_bitwise_xor(self: TInt, other: TInt) -> TInt: """bitwise_xor.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # logical_xor implements the BOOL variant return op.BitwiseXor(self, other) @torch_op("aten::blackman_window", trace_only=True) def aten_blackman_window( window_length: int, dtype: int = 1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """blackman_window(int window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype is None or dtype == -1: dtype = 1 return op.BlackmanWindow(window_length, output_datatype=dtype) def aten_block_diag(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """block_diag(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::bmm", trace_only=True) def aten_bmm(self: TFloat, mat2: TFloat) -> TFloat: """bmm(Tensor self, Tensor mat2) -> Tensor""" return op.MatMul(self, mat2) def aten_broadcast_tensors(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """broadcast_tensors(Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::broadcast_to") def aten_broadcast_to(self: TTensor, size: INT64) -> TTensor: """broadcast_to(Tensor(a) self, SymInt[] size) -> Tensor(a)""" return op.Expand(self, size) def aten_bucketize( self: TensorType, boundaries: TensorType, out_int32: bool = False, right: bool = False ) -> TensorType: """bucketize.Tensor(Tensor self, Tensor boundaries, *, bool out_int32=False, bool right=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_can_cast(from_: int, to: int) -> bool: """can_cast(ScalarType from, ScalarType to) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_cartesian_prod(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """cartesian_prod(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::cat", trace_only=True, complex=True) def aten_cat_complex(tensors: Sequence[TTensor], dim: int = 0) -> TTensor: """cat(Tensor[] tensors, int dim=0) -> Tensor""" # Real representation unsqueezes the last dimension if dim < 0: dim = dim - 1 return aten_cat(tensors, dim=dim) @torch_op(("aten::cat", "aten::concat", "aten::concatenate"), trace_only=True) def aten_cat(tensors: Sequence[TTensor], dim: int = 0) -> TTensor: """cat(Tensor[] tensors, int dim=0) -> Tensor""" # Remove None tensors tensors = [tensor for tensor in tensors if tensor is not None] return op.Concat(*tensors, axis=dim) def aten_ccol_indices(self: TensorType) -> TensorType: """ccol_indices(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_ccol_indices_copy(self: TensorType) -> TensorType: """ccol_indices_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cdist( x1: TensorType, x2: TensorType, p: float = 2.0, compute_mode: Optional[int] = None ) -> TensorType: """cdist(Tensor x1, Tensor x2, float p=2, int? compute_mode=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::ceil", trace_only=True) def aten_ceil(self: TFloat) -> TFloat: """ceil(Tensor self) -> Tensor""" return op.Ceil(self) @torch_op("math::ceil", trace_only=True) def python_math_ceil(self: TFloat) -> TInt: """ceil(Tensor self) -> Tensor""" ceil = op.Ceil(self) return op.Cast(ceil, to=INT64.dtype) def aten_chain_matmul(matrices: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """chain_matmul(Tensor[] matrices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_chalf(self: TensorType, memory_format: Optional[str] = None) -> TensorType: """chalf(Tensor self, *, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_channel_shuffle(self: TensorType, groups: int) -> TensorType: """channel_shuffle(Tensor self, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cholesky(self: TensorType, upper: bool = False) -> TensorType: """cholesky(Tensor self, bool upper=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cholesky_inverse(self: TensorType, upper: bool = False) -> TensorType: """cholesky_inverse(Tensor self, bool upper=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cholesky_solve( self: TensorType, input2: TensorType, upper: bool = False ) -> TensorType: """cholesky_solve(Tensor self, Tensor input2, bool upper=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_choose_qparams_optimized( input: TensorType, numel: int, n_bins: int, ratio: float, bit_width: int ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """choose_qparams_optimized(Tensor input, int numel, int n_bins, float ratio, int bit_width) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::chunk") def aten_chunk(self: TTensor, chunks: int, dim: int = 0) -> Sequence[TTensor]: """chunk(Tensor(a -> *) self, int chunks, int dim=0) -> Tensor(a)[]""" # This will create a Sequence of tensors neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # Get size of specified dim self_shape = op.Shape(self) dim_size = op.Gather(self_shape, dim, axis=0) # Compute size/chunk to get the number of data in one chunk num_per_chunk = op.Div(dim_size, chunks) num_per_chunk = op.Cast(op.Mod(dim_size, chunks) > 0, to=INT64.dtype) + num_per_chunk # type: ignore[operator] # Compute real chunk number num_chunk = op.Div(dim_size, num_per_chunk) # Get something like [n, n, n, n, ...], total num_chunk list_split = op.Expand(num_per_chunk, op.Reshape(num_chunk, neg_1)) remainder = op.Mod(dim_size, num_per_chunk) if remainder > 0: # type: ignore[operator] # Append the remainder to the [n, n, n, n, ..., r] list_split = op.Concat(list_split, op.Reshape(remainder, neg_1), axis=0) return op.SplitToSequence(self, list_split, axis=dim) @torch_op(("aten::clamp", "aten::clamp.Tensor"), trace_only=True) def aten_clamp(self: TReal, min: Optional[TReal] = None, max: Optional[TReal] = None) -> TReal: """clamp(Tensor self, Tensor? min=None, Tensor? max=None) -> Tensor""" clamped = self if min is None and max is None: return clamped # If min is greater than max torch.clamp(..., min, max) # sets all elements in input to the value of max. # So this order is important. if min is not None: min_clamp = op.CastLike(min, self) clamped = op.Max(clamped, min_clamp) if max is not None: max_clamp = op.CastLike(max, self) clamped = op.Min(clamped, max_clamp) return clamped @torch_op(("aten::clamp_max", "aten::clamp_max.Tensor"), trace_only=True) def aten_clamp_max(self: TReal, max_: TReal) -> TReal: """clamp_max(Tensor self, Tensor max) -> Tensor""" # This implementation does not intent to handle when self is an empty tensor max_rank = len(max_.shape) if max_rank == 0: max_ = op.CastLike(max_, self) result = op.Clip(self, None, max_) else: result = op.Min(self, max_) return result @torch_op(("aten::clamp_min", "aten::clamp_min.Tensor"), trace_only=True) def aten_clamp_min(self: TReal, min_: TReal) -> TReal: """clamp_min(Tensor self, Tensor min) -> Tensor""" # This implementation does not intent to handle when self is an empty tensor min_rank = len(min_.shape) if min_rank == 0: min_ = op.CastLike(min_, self) result = op.Clip(self, min_, None) else: result = op.Max(self, min_) return result @torch_op("aten::clone", trace_only=True) def aten_clone( self: TTensor, memory_format: str = "", ) -> TTensor: """clone(Tensor self, *, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" return op.Identity(self) def aten_coalesce(self: TensorType) -> TensorType: """coalesce(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_col_indices(self: TensorType) -> TensorType: """col_indices(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_col_indices_copy(self: TensorType) -> TensorType: """col_indices_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_column_stack(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """column_stack(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_combinations( self: TensorType, r: int = 2, with_replacement: bool = False ) -> TensorType: """combinations(Tensor self, int r=2, bool with_replacement=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::complex", trace_only=True) def aten_complex(real: TFloat, imag: TFloat) -> TFloat: """complex(Tensor real, Tensor imag) -> Tensor""" # Broadcast the real and imaginary parts to the same shape broadcasted_shape = _shape_of_broadcast_tensors(real, imag) real = op.Expand(real, broadcasted_shape) imag = op.Expand(imag, broadcasted_shape) return op.Concat(op.Unsqueeze(real, axes=[-1]), op.Unsqueeze(imag, axes=[-1]), axis=-1) @torch_op("aten::conj", trace_only=True) def aten_conj(self: TTensor) -> TTensor: """conj(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Identity(self) def _complex_conjugate(self: TFloat) -> TFloat: zero = op.Constant(value_ints=[0]) one = op.Constant(value_ints=[1]) two = op.Constant(value_ints=[2]) neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # The last dimension is the real and imaginary parts real = op.Slice(self, zero, one, neg_1) imag = op.Slice(self, one, two, neg_1) conjugated = op.Concat(real, op.Neg(imag), axis=-1) return conjugated @torch_op("aten::conj", complex=True, trace_only=True) def aten_conj_complex(self: TFloat) -> TFloat: """conj(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return _complex_conjugate(self) def aten_conj_physical(self: TensorType) -> TensorType: """conj_physical(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::constant_pad_nd") def aten_constant_pad_nd(self: TTensor, pad: INT64, value: float = 0.0) -> TTensor: """constant_pad_nd(Tensor self, SymInt[] pad, Scalar value=0) -> Tensor""" # The desired order of paddings is # dim_0_begin, dim_1_begin, ... , dim_0_end, ..., dim_n_end. # n is the dimension of input. # assume zero-dimensions in the beginning # rank = len(self.shape) # rank must be scalar # paddings = list(pad[:]) + [0] * (rank * 2 - len(pad)) # reverse order and collate first beginnings and then ends # paddings = paddings[-2::-2] + paddings[-1::-2] neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) zero_count = op.Sub(op.Mul(Rank(self), 2), op.Size(pad)) zero_count = op.Reshape(zero_count, neg_1) zero = op.Constant(value_ints=[0]) zeros = op.Expand(zero, zero_count) torch_paddings = op.Concat(pad, zeros, axis=0) size_d = op.Size(torch_paddings) steps = op.Constant(value_ints=[-2]) starts = steps ends = op.Sub(starts, size_d) odd_elements = op.Slice(torch_paddings, starts, ends, zero, steps) starts = neg_1 ends = op.Sub(starts, size_d) even_elements = op.Slice(torch_paddings, starts, ends, zero, steps) onnx_padding = op.Concat(odd_elements, even_elements, axis=0) return op.Pad(self, onnx_padding, value) @torch_op("aten::contiguous", trace_only=True) def aten_contiguous( self: TTensor, memory_format: str = "contiguous_format", ) -> TTensor: """contiguous(Tensor(a) self, *, MemoryFormat memory_format=contiguous_format) -> Tensor(a)""" # ONNX does not have the notion of memory_format. It is always treated as a no-op. return op.Identity(self) @torch_op("aten::conv1d", trace_only=True) def aten_conv1d( input: TFloat, weight: TFloat, bias: Optional[TFloat] = None, stride: Sequence[int] = (1,), padding: Sequence[int] = (0,), dilation: Sequence[int] = (1,), groups: int = 1, ) -> TFloat: """conv1d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, int[1] stride=1, int[1] padding=0, int[1] dilation=1, int groups=1) -> Tensor""" # Attributes need to be manipulated in Python to match ONNX's conv1d if not isinstance(padding, Sequence): padding = (padding,) pads = [*padding, *padding] if not isinstance(dilation, Sequence): dilation = (dilation,) dilations = list(dilation) if not isinstance(stride, Sequence): stride = (stride,) strides = list(stride) if bias is None: weight_dim_0 = op.Shape(weight, start=0, end=1) bias_shape = op.Expand(weight_dim_0, op.Constant(value_ints=[1])) zero = op.CastLike(0.0, input) bias = op.Expand(zero, bias_shape) result = _aten_convolution_onnx( input, weight, bias, transposed=False, strides=strides, pads=pads, dilations=dilations, groups=groups, ) return result @torch_op("aten::conv2d", trace_only=True) def aten_conv2d( input: TFloat, weight: TFloat, bias: Optional[TFloat] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1), padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), groups: int = 1, ) -> TFloat: """conv2d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, int[2] stride=1, int[2] padding=0, int[2] dilation=1, int groups=1) -> Tensor""" # Attributes need to be manipulated in Python to match ONNX's conv2d if not isinstance(padding, Sequence): padding = (padding, padding) pads = [*padding, *padding] if not isinstance(dilation, Sequence): dilation = (dilation, dilation) dilations = list(dilation) if not isinstance(stride, Sequence): stride = (stride, stride) strides = list(stride) if bias is None: weight_dim_0 = op.Shape(weight, start=0, end=1) bias_shape = op.Expand(weight_dim_0, op.Constant(value_ints=[1])) zero = op.CastLike(0.0, input) bias = op.Expand(zero, bias_shape) result = _aten_convolution_onnx( input, weight, bias, transposed=False, strides=strides, pads=pads, dilations=dilations, groups=groups, ) return result @torch_op("aten::conv3d", trace_only=True) def aten_conv3d( input: TFloat, weight: TFloat, bias: Optional[TFloat] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1, 1), padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), groups: int = 1, ) -> TFloat: """conv3d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, int[3] stride=1, int[3] padding=0, int[3] dilation=1, int groups=1) -> Tensor""" # Attributes need to be manipulated in Python to match ONNX's conv3d if not isinstance(padding, Sequence): padding = (padding, padding, padding) pads = [*padding, *padding] if not isinstance(dilation, Sequence): dilation = (dilation, dilation, dilation) dilations = list(dilation) if not isinstance(stride, Sequence): stride = (stride, stride, stride) strides = list(stride) if bias is None: weight_dim_0 = op.Shape(weight, start=0, end=1) bias_shape = op.Expand(weight_dim_0, op.Constant(value_ints=[1])) zero = op.CastLike(0.0, input) bias = op.Expand(zero, bias_shape) result = _aten_convolution_onnx( input, weight, bias, transposed=False, strides=strides, pads=pads, dilations=dilations, groups=groups, ) return result def aten_conv_tbc( self: TensorType, weight: TensorType, bias: TensorType, pad: int = 0 ) -> TensorType: """conv_tbc(Tensor self, Tensor weight, Tensor bias, int pad=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_conv_tbc_backward( self: TensorType, input: TensorType, weight: TensorType, bias: TensorType, pad: int ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """conv_tbc_backward(Tensor self, Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, int pad) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_conv_transpose1d( input: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1,), padding: Sequence[int] = (0,), output_padding: Sequence[int] = (0,), groups: int = 1, dilation: Sequence[int] = (1,), ) -> TensorType: """conv_transpose1d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, int[1] stride=1, int[1] padding=0, int[1] output_padding=0, int groups=1, int[1] dilation=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::convolution", trace_only=True) def aten_convolution( input: TFloat, weight: TFloat, bias: Optional[TFloat] = None, stride: Sequence[int] = (1,), padding: Sequence[int] = (0,), dilation: Sequence[int] = (1,), transposed: bool = False, output_padding: Sequence[int] = (0,), groups: int = 1, ) -> TFloat: """convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, int[] stride, SymInt[] padding, int[] dilation, bool transposed, SymInt[] output_padding, int groups) -> Tensor""" if not isinstance(padding, Sequence): padding = (padding, padding) pads = [*padding, *padding] if not isinstance(dilation, Sequence): dilation = (dilation, dilation) dilations = list(dilation) if not isinstance(stride, Sequence): stride = (stride, stride) strides = list(stride) result = _aten_convolution_onnx( input, weight, bias, transposed, strides=strides, pads=pads, dilations=dilations, output_padding=output_padding, groups=groups, ) return result @torch_op("aten::convolution", private=True, trace_only=True) def _aten_convolution_onnx( input: TFloat, weight: TFloat, bias: TFloat, transposed: bool, strides: Sequence[int], pads: Sequence[int], dilations: Sequence[int], output_padding: Sequence[int] = (0,), groups: int = 1, ) -> TFloat: """ConvXd with attributes pre-computed to fit the ONNX spec.""" # NOTE: transposed must be an input because when provided as an attribute, # it will be an integer, not a boolean, which will fail the if condition. # Alternatively we could cast transposed to BOOL. # E.g. `if op.Cast(transposed, BOOL.dtype): ...` no_batch = len(input.shape) != len(weight.shape) if no_batch: input = op.Unsqueeze(input, op.Constant(value_ints=[0])) if transposed: result = op.ConvTranspose( input, weight, bias, strides=strides, pads=pads, group=groups, dilations=dilations, output_padding=output_padding, ) else: result = op.Conv( input, weight, bias, strides=strides, pads=pads, group=groups, dilations=dilations, ) if no_batch: result = op.Squeeze(result, op.Constant(value_ints=[0])) return result def aten_convolution_backward( grad_output: TensorType, input: TensorType, weight: TensorType, bias_sizes: Optional[INT64], stride: Sequence[int], padding: INT64, dilation: Sequence[int], transposed: bool, output_padding: INT64, groups: int, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """convolution_backward(Tensor grad_output, Tensor input, Tensor weight, SymInt[]? bias_sizes, int[] stride, SymInt[] padding, int[] dilation, bool transposed, SymInt[] output_padding, int groups, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_convolution_backward_overrideable( grad_output: TensorType, input: TensorType, weight: TensorType, stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], transposed: bool, output_padding: Sequence[int], groups: int, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """convolution_backward_overrideable(Tensor grad_output, Tensor input, Tensor weight, int[] stride, int[] padding, int[] dilation, bool transposed, int[] output_padding, int groups, bool[3] output_mask) -> (Tensor grad_input, Tensor grad_weight, Tensor grad_bias)""" raise NotImplementedError() def aten_convolution_overrideable( input: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], transposed: bool, output_padding: Sequence[int], groups: int, ) -> TensorType: """convolution_overrideable(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, int[] stride, int[] padding, int[] dilation, bool transposed, int[] output_padding, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::copy") def aten_copy( self: TTensor, src: TTensor2, non_blocking: bool = False, ) -> TTensor: """copy(Tensor self, Tensor src, bool non_blocking=False) -> Tensor""" return op.CastLike(src, self) @torch_op("aten::_to_copy", trace_only=True) def aten__to_copy( self: TTensor, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, non_blocking: bool = False, memory_format: str = "", ) -> TTensor: """_to_copy(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, bool non_blocking=False, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" if dtype == -1: return op.Identity(self) else: return common_ops.cast_to(self, dtype=dtype) def aten_copysign(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """copysign.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_corrcoef(self: TensorType) -> TensorType: """corrcoef(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::cos", trace_only=True) def aten_cos(self: TFloat) -> TFloat: """cos(Tensor self) -> Tensor""" return op.Cos(self) @torch_op("aten::cosh", trace_only=True) def aten_cosh(self: TFloat) -> TFloat: """cosh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Cosh(self) def aten_cosine_embedding_loss( input1: TensorType, input2: TensorType, target: TensorType, margin: float = 0.0, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """cosine_embedding_loss(Tensor input1, Tensor input2, Tensor target, float margin=0.0, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cosine_similarity( x1: TensorType, x2: TensorType, dim: int = 1, eps: float = 1e-08 ) -> TensorType: """cosine_similarity(Tensor x1, Tensor x2, int dim=1, float eps=1e-08) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_count_nonzero(self: TensorType, dim: Optional[int] = None) -> TensorType: """count_nonzero(Tensor self, int? dim=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cov( self: TensorType, correction: int = 1, fweights: Optional[TensorType] = None, aweights: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """cov(Tensor self, *, int correction=1, Tensor? fweights=None, Tensor? aweights=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::cross", "aten::linalg_cross")) def aten_cross(self: TTensor, other: TTensor, dim: int = -1) -> TTensor: """cross(Tensor self, Tensor other, int? dim=None) -> Tensor""" # Reference https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Cross_product&oldid=1143125073 a1, a2, a3 = op.Split(self, axis=dim, num_outputs=3) b1, b2, b3 = op.Split(other, axis=dim, num_outputs=3) # Broadcasting is implicitly supported by Mul c1 = op.Sub(op.Mul(a2, b3), op.Mul(a3, b2)) c2 = op.Sub(op.Mul(a3, b1), op.Mul(a1, b3)) c3 = op.Sub(op.Mul(a1, b2), op.Mul(a2, b1)) return op.Concat(c1, c2, c3, axis=dim) def aten_crow_indices(self: TensorType) -> TensorType: """crow_indices(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_crow_indices_copy(self: TensorType) -> TensorType: """crow_indices_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_ctc_loss( log_probs: TensorType, targets: TensorType, input_lengths: TensorType, target_lengths: TensorType, blank: int = 0, reduction: int = 1, zero_infinity: bool = False, ) -> TensorType: """ctc_loss.Tensor(Tensor log_probs, Tensor targets, Tensor input_lengths, Tensor target_lengths, int blank=0, int reduction=Mean, bool zero_infinity=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_affine_grid_generator( theta: TensorType, N: int, C: int, H: int, W: int ) -> TensorType: """cudnn_affine_grid_generator(Tensor theta, int N, int C, int H, int W) -> Tensor grid""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_affine_grid_generator_backward( grad: TensorType, N: int, C: int, H: int, W: int ) -> TensorType: """cudnn_affine_grid_generator_backward(Tensor grad, int N, int C, int H, int W) -> Tensor grad_theta""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_batch_norm( input: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], training: bool, exponential_average_factor: float, epsilon: float, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType, TensorType]: """cudnn_batch_norm(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, float exponential_average_factor, float epsilon) -> (Tensor, Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_batch_norm_backward( input: TensorType, grad_output: TensorType, weight: TensorType, running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], save_mean: Optional[TensorType], save_var: Optional[TensorType], epsilon: float, reserveSpace: TensorType, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """cudnn_batch_norm_backward(Tensor input, Tensor grad_output, Tensor weight, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, Tensor? save_mean, Tensor? save_var, float epsilon, Tensor reserveSpace) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_convolution( self: TensorType, weight: TensorType, padding: Sequence[int], stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, benchmark: bool, deterministic: bool, allow_tf32: bool, ) -> TensorType: """cudnn_convolution(Tensor self, Tensor weight, int[] padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool benchmark, bool deterministic, bool allow_tf32) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_convolution_add_relu( self: TensorType, weight: TensorType, z: TensorType, alpha: Optional[float], bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, ) -> TensorType: """cudnn_convolution_add_relu(Tensor self, Tensor weight, Tensor z, Scalar? alpha, Tensor? bias, int[] stride, int[] padding, int[] dilation, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_convolution_relu( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, ) -> TensorType: """cudnn_convolution_relu(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias, int[] stride, int[] padding, int[] dilation, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_convolution_transpose( self: TensorType, weight: TensorType, padding: Sequence[int], output_padding: Sequence[int], stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, benchmark: bool, deterministic: bool, allow_tf32: bool, ) -> TensorType: """cudnn_convolution_transpose(Tensor self, Tensor weight, int[] padding, int[] output_padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool benchmark, bool deterministic, bool allow_tf32) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_grid_sampler(self: TensorType, grid: TensorType) -> TensorType: """cudnn_grid_sampler(Tensor self, Tensor grid) -> Tensor output""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_grid_sampler_backward( self: TensorType, grid: TensorType, grad_output: TensorType ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """cudnn_grid_sampler_backward(Tensor self, Tensor grid, Tensor grad_output) -> (Tensor grad_self, Tensor grad_grid)""" raise NotImplementedError() def aten_cudnn_is_acceptable(self: TensorType) -> bool: """cudnn_is_acceptable(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_cummax(self: TensorType, dim: int) -> tuple[TensorType, TensorType]: """cummax(Tensor self, int dim) -> (Tensor values, Tensor indices)""" raise NotImplementedError() def aten_cummaxmin_backward( grad: TensorType, input: TensorType, indices: TensorType, dim: int ) -> TensorType: """cummaxmin_backward(Tensor grad, Tensor input, Tensor indices, int dim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cummin(self: TensorType, dim: int) -> tuple[TensorType, TensorType]: """cummin(Tensor self, int dim) -> (Tensor values, Tensor indices)""" raise NotImplementedError() def aten_cumprod(self: TensorType, dim: int, dtype: Optional[int] = None) -> TensorType: """cumprod(Tensor self, int dim, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_cumprod_backward( grad: TensorType, input: TensorType, dim: int, output: TensorType ) -> TensorType: """cumprod_backward(Tensor grad, Tensor input, int dim, Tensor output) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::cumsum", trace_only=True) def aten_cumsum( self: TRealUnlessInt16OrInt8, dim: Union[INT32, INT64], dtype: int = -1 ) -> TRealUnlessInt16OrInt8: """cumsum(Tensor self, int dim, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" # TODO(justinchuby): The accumulation type for int32 is int64. Consider excluding from inputs. if dtype == -1: cast = self else: cast = op.Cast(self, to=dtype) if len(self.shape) == 0: # A scalar result = op.Identity(cast) else: result = op.CumSum(cast, dim) return result def aten_data(self: TensorType) -> TensorType: """data(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::deg2rad", trace_only=True) def aten_deg2rad(self: TFloat) -> TFloat: """deg2rad(Tensor self) -> Tensor""" return op.Mul(self, op.CastLike(_MATH_PI / 180.0, self)) def aten_dense_dim(self: TensorType) -> int: """dense_dim(Tensor self) -> int""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::detach", trace_only=True) def aten_detach(self: TensorType) -> TensorType: """detach(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Identity(self) def aten_detach_copy(self: TensorType) -> TensorType: """detach_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_diag(self: TensorType, diagonal: int = 0) -> TensorType: """diag(Tensor self, int diagonal=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_diag_embed( self: TensorType, offset: int = 0, dim1: int = -2, dim2: int = -1 ) -> TensorType: """diag_embed(Tensor self, int offset=0, int dim1=-2, int dim2=-1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_diagflat(self: TensorType, offset: int = 0) -> TensorType: """diagflat(Tensor self, int offset=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::diagonal", "aten::diagonal_copy"), trace_only=True) def aten_diagonal(self: TReal, offset: int = 0, dim1: int = 0, dim2: int = 1) -> TReal: """diagonal(Tensor(a) self, int offset=0, int dim1=0, int dim2=1) -> Tensor(a)""" # perm is used to transpose the tensor to make dim1 and dim2 as the last 2 dims # [0,1,2] -> [2,0,1] when dim1=0 and dim2=1 # [0,1,2] -> [1,0,2] when dim1=0 and dim2=2 # [0,1,2] -> [0,1,2] when dim1=1 and dim2=2 if dim1 < 0: dim1 = dim1 + len(self.shape) if dim2 < 0: dim2 = dim2 + len(self.shape) self_rank = len(self.shape) perm = list(range(self_rank)) perm.remove(dim1) perm.remove(dim2) perm.append(dim1) perm.append(dim2) # If rank=2, then axes=[0]; if rank=3, then axes=[1] # This is because computing diagonal sum is on dim2 after transpose by perm axes = [self_rank - 2] neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) dim1_size = op.Reshape(op.Gather(op.Shape(self), dim1), neg_1) # row dim2_size = op.Reshape(op.Gather(op.Shape(self), dim2), neg_1) # col mask_shape = op.Concat(dim1_size, dim2_size, axis=0) mask = op.EyeLike(op.ConstantOfShape(mask_shape), k=offset) mask = op.CastLike(mask, self) self_t = op.Transpose(self, perm=perm) result = op.Mul(self_t, mask) result = op.ReduceSum(result, keepdims=False, axes=axes) # min(row, col) min_dim_size = op.Min(dim1_size, dim2_size) # take 2 tensors as example: # one is 3x5 in size, min_dim_size = 3, dim1_size = 3 # the other is 5x3 in size, min_dim_size = 3, dim1_size = 5 # 3 rows x 5 cols 5 rows x 3 cols # offset diagonal offset diagonal # ---------------- ---------------- # -4 0 -6 0 # -3 0 -5 0 # -2 1 -4 1 # -1 2 -3 2 # 0 3 -2 3 # 1 3 -1 3 # 2 3 0 3 # 3 2 1 2 # 4 1 2 1 # 5 0 3 0 # 6 0 4 0 # From above table, we can get the logic below offset_val = op.Constant(value_ints=[offset]) if offset < 0: # row + offset length = op.Add(dim1_size, offset_val) start = op.Constant(value_ints=[0]) else: # offset >= 0 # col - offset length = op.Sub(dim2_size, offset_val) start = offset_val # max(min(length, min(row, col)), 0) length = op.Max(op.Min(length, min_dim_size), op.Constant(value_ints=[0])) end = op.Add(start, length) result = op.Slice(result, start, end, axes=axes) return result @torch_op("aten::diagonal", trace_only=True) def aten_diagonal_bool(self: BOOL, offset: int = 0, dim1: int = 0, dim2: int = 1) -> BOOL: """diagonal(Tensor(a) self, int offset=0, int dim1=0, int dim2=1) -> Tensor(a)""" # perm is used to transpose the tensor to make dim1 and dim2 as the last 2 dims # [0,1,2] -> [2,0,1] when dim1=0 and dim2=1 # [0,1,2] -> [1,0,2] when dim1=0 and dim2=2 # [0,1,2] -> [0,1,2] when dim1=1 and dim2=2 if dim1 < 0: dim1 = dim1 + len(self.shape) if dim2 < 0: dim2 = dim2 + len(self.shape) self_rank = len(self.shape) perm = list(range(self_rank)) perm.remove(dim1) perm.remove(dim2) perm.append(dim1) perm.append(dim2) # If rank=2, then axes=[0]; if rank=3, then axes=[1] # This is because computing diagonal sum is on dim2 after transpose by perm axes = [self_rank - 2] neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) dim1_size = op.Reshape(op.Gather(op.Shape(self), dim1), neg_1) # row dim2_size = op.Reshape(op.Gather(op.Shape(self), dim2), neg_1) # col mask_shape = op.Concat(dim1_size, dim2_size, axis=0) mask = op.EyeLike(op.ConstantOfShape(mask_shape), k=offset) self_int = op.Cast(self, to=INT64.dtype) mask_int = op.Cast(mask, to=INT64.dtype) self_int_t = op.Transpose(self_int, perm=perm) result = op.Mul(self_int_t, mask_int) result = op.ReduceSum(result, keepdims=False, axes=axes) # min(row, col) min_dim_size = op.Min(dim1_size, dim2_size) # take 2 tensors as example: # one is 3x5 in size, min_dim_size = 3, dim1_size = 3 # the other is 5x3 in size, min_dim_size = 3, dim1_size = 5 # 3 rows x 5 cols 5 rows x 3 cols # offset diagonal offset diagonal # ---------------- ---------------- # -4 0 -6 0 # -3 0 -5 0 # -2 1 -4 1 # -1 2 -3 2 # 0 3 -2 3 # 1 3 -1 3 # 2 3 0 3 # 3 2 1 2 # 4 1 2 1 # 5 0 3 0 # 6 0 4 0 # From above table, we can get the logic below offset_val = op.Constant(value_ints=[offset]) if offset < 0: # row + offset length = op.Add(dim1_size, offset_val) start = op.Constant(value_ints=[0]) else: # offset >= 0 # col - offset length = op.Sub(dim2_size, offset_val) start = offset_val # max(min(length, min(row, col)), 0) length = op.Max(op.Min(length, min_dim_size), op.Constant(value_ints=[0])) end = op.Add(start, length) result = op.Slice(result, start, end, axes=axes) result = op.Cast(result, to=BOOL.dtype) return result def aten_diagonal_backward( grad_output: TensorType, input_sizes: INT64, offset: int, dim1: int, dim2: int ) -> TensorType: """diagonal_backward(Tensor grad_output, SymInt[] input_sizes, int offset, int dim1, int dim2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_diagonal_copy( self: TensorType, offset: int = 0, dim1: int = 0, dim2: int = 1 ) -> TensorType: """diagonal_copy(Tensor self, int offset=0, int dim1=0, int dim2=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_diagonal_scatter( self: TensorType, src: TensorType, offset: int = 0, dim1: int = 0, dim2: int = 1 ) -> TensorType: """diagonal_scatter(Tensor self, Tensor src, int offset=0, int dim1=0, int dim2=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_diff( self: TensorType, n: int = 1, dim: int = -1, prepend: Optional[TensorType] = None, append: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """diff(Tensor self, int n=1, int dim=-1, Tensor? prepend=None, Tensor? append=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_digamma(self: TensorType) -> TensorType: """digamma(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_dist(self: TensorType, other: TensorType, p: float = 2.0) -> TensorType: """dist(Tensor self, Tensor other, Scalar p=2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ( "aten::div.Tensor", "aten::div.Scalar", # When rounding_mode is None, performs a true division # https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.div.html "aten::div.Tensor_mode", "aten::div.Scalar_mode", "aten::divide.Tensor", "aten::divide.Scalar", "aten::true_divide.Tensor", "aten::true_divide.Scalar", ) ) def aten_div(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """div.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # Int inputs will be promoted to float by PyTorch return op.Div(self, other) @torch_op("_operator::truediv", trace_only=True) def operator_truediv(self: TensorType, other: TensorType) -> FLOAT: return op.Div(op.Cast(self, to=FLOAT.dtype), op.Cast(other, to=FLOAT.dtype)) @torch_op( ( "aten::div.Tensor", "aten::div.Scalar", "aten::divide.Tensor", "aten::divide.Scalar", "aten::true_divide.Tensor", "aten::true_divide.Scalar", ), complex=True, ) def aten_div_complex(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """div.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # Complex division. PyTorch type promotion ensures both arguments are complex numbers self_real = op.Slice(self, [0], [1], axes=[-1]) self_imag = op.Slice(self, [1], [2], axes=[-1]) other_real = op.Slice(other, [0], [1], axes=[-1]) other_imag = op.Slice(other, [1], [2], axes=[-1]) # Complex division # (a + bi) / (c + di) = (ac + bd) / (c^2 + d^2) + (bc - ad) / (c^2 + d^2)i # https://mathworld.wolfram.com/ComplexDivision.html ac = op.Mul(self_real, other_real) bd = op.Mul(self_imag, other_imag) bc = op.Mul(self_imag, other_real) ad = op.Mul(self_real, other_imag) denominator = op.Add(op.Mul(other_real, other_real), op.Mul(other_imag, other_imag)) real = op.Div(ac + bd, denominator) imag = op.Div(bc - ad, denominator) return op.Concat(real, imag, axis=-1) @torch_op(("aten::div.Tensor_mode", "aten::div.Scalar_mode"), trace_only=True) def aten_div_mode(self: TFloat, other: TFloat, rounding_mode: str) -> TFloat: """div.Tensor_mode(Tensor self, Tensor other, *, str? rounding_mode) -> Tensor""" # TODO(justinchuby): trace_only=False when we use opset19 which supports string comparison assert rounding_mode in {"trunc", "floor"} if rounding_mode == "trunc": # Rounds the results of the division towards zero. # Equivalent to C-style integer division result = aten_trunc(op.Div(self, other)) else: # rounding_mode == "floor" result = op.Floor(op.Div(self, other)) return result @torch_op(("aten::div.Tensor_mode", "aten::div.Scalar_mode"), trace_only=True) def aten_div_mode_int(self: TInt, other: TInt, rounding_mode: str) -> TInt: """div.Tensor_mode(Tensor self, Tensor other, *, str? rounding_mode) -> Tensor Variant for integer inputs. """ # TODO(justinchuby): trace_only=False when we use opset19 which supports string comparison assert rounding_mode in {"trunc", "floor"} quotient = op.Div(op.Cast(self, to=FLOAT.dtype), op.Cast(other, to=FLOAT.dtype)) if rounding_mode == "trunc": # Rounds the results of the division towards zero. # Equivalent to C-style integer division result = aten_trunc(quotient) else: # rounding_mode == "floor" result = op.Floor(quotient) return op.CastLike(result, self) @torch_op("aten::dot", trace_only=True) def aten_dot(self: TFloat, tensor: TFloat) -> TFloat: """dot(Tensor self, Tensor tensor) -> Tensor""" return op.MatMul(self, tensor) @torch_op("aten::dropout", trace_only=True) def aten_dropout(input: TFloat, p: FLOAT, train: BOOL) -> TFloat: """dropout(Tensor input, float p, bool train) -> Tensor""" if len(input.shape) == 0: input = op.Reshape(input, op.Constant(value_ints=[-1])) result, _ = op.Dropout(input, p, train) result = op.Squeeze(result) else: result, _ = op.Dropout(input, p, train) return result def aten_dstack(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """dstack(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::einsum", trace_only=True) def aten_einsum( equation: str, tensors: Sequence[TReal], path: Optional[int] = None, ) -> TReal: """einsum(str equation, Tensor[] tensors, *, int[]? path=None) -> Tensor""" # Use trace_only to unpack the `tensors` sequence return op.Einsum(*tensors, equation=equation) @torch_op("aten::embedding", trace_only=True) def aten_embedding( weight: TTensor, indices: TInt, padding_idx: int = -1, scale_grad_by_freq: bool = False, sparse: bool = False, ) -> TTensor: # embedding(Tensor weight, Tensor indices, int padding_idx=-1, bool scale_grad_by_freq=False, bool sparse=False) -> Tensor return op.Gather(weight, indices) def aten_embedding_backward( grad: TensorType, indices: TensorType, num_weights: INT64, padding_idx: int, scale_grad_by_freq: bool, sparse: bool, ) -> TensorType: """embedding_backward(Tensor grad, Tensor indices, SymInt num_weights, int padding_idx, bool scale_grad_by_freq, bool sparse) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::embedding_bag", trace_only=True) def aten_embedding_bag( weight: TFloat, indices: INT64, offsets: INT64, scale_grad_by_freq: bool = False, mode: int = 0, # [0,1,2] indicate ["sum", "mean", "max"] sparse: bool = False, per_sample_weights: Optional[TFloat] = None, include_last_offset: bool = False, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: """embedding_bag(Tensor weight, Tensor indices, Tensor offsets, bool scale_grad_by_freq=False, int mode=0, bool sparse=False, Tensor? per_sample_weights=None, bool include_last_offset=False) -> (Tensor, Tensor, Tensor, Tensor)""" # assert(rank(indices) in [1,2]) # assert(rank(offsets) == 1) # assert(op.Size(per_sample_weights) == op.Size(indices)) if per_sample_weights is None: # Set per_sample_weights to 1.0, because cannot check 'None' in ONNX-Script # Size of persample_weights is the same as indices, and should be 1d tensor indices_1d = op.Reshape(indices, [-1]) per_sample_weights = op.Expand(1, op.Shape(indices_1d)) # Dtype of per_sample_weights is the same as weight per_sample_weights = op.CastLike(per_sample_weights, weight) result, offset2bag, bag_size, max_indices = _aten_embedding_bag_onnx( weight, indices, offsets, mode, per_sample_weights, include_last_offset ) return result, offset2bag, bag_size, max_indices @torch_op("aten::embedding_bag", private=True) def _aten_embedding_bag_onnx( weight: TFloat, indices: INT64, offsets: INT64, mode: int, per_sample_weights: TFloat, include_last_offset: bool, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # Assume indices is shape(5,2), indices_1d is shape(10,) indices_1d = op.Reshape(indices, neg_1) # Get weight out according to indices_1d, new_weight = op.Gather(weight, indices_1d) # This happends after first step of Gather. Because Shape(indices)==Shape(per_sample_weights) new_weight = op.Mul(new_weight, op.Unsqueeze(per_sample_weights, axes=1)) weight_dim_1 = op.Reshape(op.Shape(weight, start=1), neg_1) indices_size = op.Shape(indices_1d) # Assume indices is shape(5,2) reshape to (10,), offsets=[0,2,3], include_last_offset = False # [0,2,3] -> [0:2], [2:3], [3:10] num_bag = op.Size(offsets) # 3 bags, means 10 is the last index if op.Equal(include_last_offset, True): num_bag = num_bag - 1 # 2 bags, means 3 is the last index else: offsets = op.Concat(offsets, indices_size, axis=0) # Replace end with number # The element in sequence must be FLOAT32 dtype due to ORT bug new_weight = op.Cast(new_weight, to=FLOAT.dtype) # FIXME: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16846 result = op.SequenceEmpty() index_tensor = op.Constant(value_int=0) # Used for iterator cond = index_tensor < num_bag # Process each bag while cond: slice_index = op.Reshape(index_tensor, neg_1) start = op.Slice(offsets, slice_index, slice_index + 1) end = op.Slice(offsets, slice_index + 1, slice_index + 2) # row_result should be 0, need to generate (1,N) shape tensor with 0 values if start == end: row_result = op.Expand( op.Constant(value_floats=[0.0]), op.Concat(op.Constant(value_ints=[1]), weight_dim_1, axis=0), ) else: if mode == 0: # sum weight_rows = op.Slice(new_weight, start, end) row_result = op.ReduceSum(weight_rows, axes=[0]) elif mode == 1: # mean weight_rows = op.Slice(new_weight, start, end) if op.Equal(index_tensor, num_bag - 1): # The last bag row_result = op.ReduceSum(weight_rows, axes=[0]) # When include_last_offset=False, offsets=[0,2,3] -> [0,2,3,10], denominator=10-3=7 # When include_last_offset=True, offsets=[0,2,3], denominator=10-2=8 denominator = op.Sub(op.Shape(indices, start=0, end=1), start) if op.Greater(denominator, 0): row_result = op.Div(row_result, op.CastLike(denominator, new_weight)) else: row_result = op.ReduceMean(weight_rows, axes=[0]) else: # max if op.Equal(index_tensor, num_bag - 1): # The last bag weight_rows = op.Slice(new_weight, start, indices_size) else: weight_rows = op.Slice(new_weight, start, end) row_result = op.ReduceMax(weight_rows, axes=[0]) result = op.SequenceInsert(result, row_result) index_tensor = index_tensor + 1 cond = index_tensor < num_bag result = op.ConcatFromSequence(result, axis=0) result = op.CastLike(result, weight) # Only compute the shape of other 3 outputs, we don't care the value if mode == 0: # sum offset2bag = op.Shape(indices, start=0, end=0) # Generate empty tensor if op.Equal(include_last_offset, True): bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets)) else: bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets) - 1) max_indices = op.Expand(0, op.Shape(bag_size)) elif mode == 1: # mean offset2bag = op.Expand(0, op.Shape(indices, start=0, end=1)) bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets) - 1) max_indices = op.Expand(0, op.Shape(bag_size)) else: # max offset2bag = op.Expand(0, op.Shape(indices, start=0, end=1)) bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets) - 1) # shape = (bag_size.dim[0], weight.dim[1]) dim_0 = op.Shape(bag_size, start=0, end=1) dim_1 = op.Shape(weight, start=1, end=2) max_indices = op.Expand(0, op.Concat(dim_0, dim_1, axis=0)) return result, offset2bag, bag_size, max_indices @torch_op( ( "aten::embedding_bag.padding_idx", "aten::_embedding_bag", "aten::_embedding_bag_forward_only", ), trace_only=True, ) def aten_embedding_bag_padding_idx( weight: TFloat, indices: INT64, offsets: INT64, scale_grad_by_freq: bool = False, mode: int = 0, # [0,1,2] indicate ["sum", "mean", "max"] sparse: bool = False, per_sample_weights: Optional[TFloat] = None, include_last_offset: bool = False, padding_idx: int = -1, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: """embedding_bag.padding_idx(Tensor weight, Tensor indices, Tensor offsets, bool scale_grad_by_freq, int mode, bool sparse, Tensor? per_sample_weights, bool include_last_offset, int? padding_idx) -> (Tensor, Tensor, Tensor, Tensor) We add default values for the attributes to accommodate _embedding_bag as well: _embedding_bag(Tensor weight, Tensor indices, Tensor offsets, bool scale_grad_by_freq=False, int mode=0, bool sparse=False, Tensor? per_sample_weights=None, bool include_last_offset=False, int padding_idx=-1) """ assert padding_idx is not None, ( "padding_idx must not be None. This is likely a dispatcher error" ) if per_sample_weights is None: per_sample_weights = op.Expand(op.Constant(value_floats=[1.0]), op.Shape(indices)) per_sample_weights = op.CastLike(per_sample_weights, weight) # Change padding_idx to positive value, -1 means the last index if padding_idx < 0: padding_idx = weight.shape[0] + padding_idx result, offset2bag, bag_size, max_indices = _aten_embedding_bag_1d_padding_idx_onnx( weight, indices, offsets, mode, per_sample_weights, include_last_offset, padding_idx ) return result, offset2bag, bag_size, max_indices @torch_op("aten::embedding_bag.padding_idx", private=True) def _aten_embedding_bag_1d_padding_idx_onnx( weight: TFloat, indices: INT64, offsets: INT64, mode: int, per_sample_weights: TFloat, include_last_offset: bool, padding_idx: int, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # Get weight out according to indices, # e.g. indices=[3,1,4,5,3] means get weight[[3,1,4,5,3]] indices_weight = op.Gather(weight, indices) # This happends after first step of Gather. Because Shape(indices)==Shape(per_sample_weights) indices_weight = op.Mul(indices_weight, op.Unsqueeze(per_sample_weights, axes=1)) # The element in sequence must be FLOAT32 dtype due to ORT bug indices_weight = op.Cast(indices_weight, to=FLOAT.dtype) # FIXME: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16846 result = op.SequenceEmpty() num_bag = op.Size(offsets) idx_size = op.Reshape(op.Size(indices), neg_1) if op.Equal(include_last_offset, True): num_bag = num_bag - 1 # Change(by ScatterElement setting) the last element to 'end' # [0,2,3] -> [0,2,end] offsets = op.ScatterElements(offsets, [-1], idx_size) else: # Change [0,2,3] -> [0,2,3,end], means [0:2],[2:3],[3:end] offsets = op.Concat(offsets, idx_size, axis=0) # Process each bag i = op.Constant(value_int=0) # Used for iterator cond_1 = i < num_bag while cond_1: start_pos = op.Gather(offsets, i) end_pos = op.Gather(offsets, i + 1) # empty tensor curr_offsets = op.Shape(indices, start=0, end=0) j = start_pos cond_2 = j < end_pos while cond_2: index = op.Gather(indices, j) if not op.Equal(index, padding_idx): # Something like the 'append' operation curr_offsets = op.Concat(curr_offsets, op.Reshape(j, neg_1), axis=0) j = j + 1 cond_2 = j < end_pos # Empty input get zero value output, not empty output if op.Size(curr_offsets) == 0: dim_1 = op.Shape(weight, start=1, end=2) expand_shape = op.Concat([1], dim_1, axis=0) row_result = op.Expand([0.0], expand_shape) else: row_weight = op.Gather(indices_weight, curr_offsets) if mode == 0: # sum row_result = op.ReduceSum(row_weight, axes=[0]) elif mode == 1: # mean row_result = op.ReduceMean(row_weight, axes=[0]) else: row_result = op.ReduceMax(row_weight, axes=[0]) result = op.SequenceInsert(result, row_result) i = i + 1 cond_1 = i < num_bag result = op.ConcatFromSequence(result, axis=0) result = op.CastLike(result, weight) if mode == 0: # sum offset2bag = op.Expand(0, op.Shape(indices)) if op.Equal(include_last_offset, True): bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets)) else: bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets) - 1) max_indices = op.Expand(0, op.Shape(bag_size)) elif mode == 1: # mean offset2bag = op.Expand(0, op.Shape(indices, start=0, end=1)) bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets) - 1) max_indices = op.Expand(0, op.Shape(bag_size)) else: # mode == 2, max offset2bag = op.Expand(0, op.Shape(indices, start=0, end=1)) bag_size = op.Expand(0, op.Shape(offsets) - 1) # shape = (bag_size.dim[0], weight.dim[1]) dim_0 = op.Shape(bag_size, start=0, end=1) dim_1 = op.Shape(weight, start=1, end=2) max_indices = op.Expand(0, op.Concat(dim_0, dim_1, axis=0)) return result, offset2bag, bag_size, max_indices def aten_embedding_dense_backward( grad_output: TensorType, indices: TensorType, num_weights: INT64, padding_idx: int, scale_grad_by_freq: bool, ) -> TensorType: """embedding_dense_backward(Tensor grad_output, Tensor indices, SymInt num_weights, int padding_idx, bool scale_grad_by_freq) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::embedding_renorm", trace_only=True) def aten_embedding_renorm( weight: TFloat, indices: INT64, max_norm: float, norm_type: float = 2.0 ) -> TFloat: """embedding_renorm(Tensor weight, Tensor indices, float max_norm, float norm_type) -> Tensor""" unique_indices, _, _, _ = op.Unique(indices) partial_weight = op.Gather(weight, unique_indices) # partial_weight_norm = sum(|w|^p)^(1/p) if norm_type == 1.0: # This is not necessary, but op.ReduceL1 is faster than function list in 'else' partial_weight_norm = op.ReduceL1(partial_weight, axes=[1], keepdims=True) elif norm_type == 2.0: # This is not necessary, but op.ReduceL2 is faster than function list in 'else' partial_weight_norm = op.ReduceL2(partial_weight, axes=[1], keepdims=True) else: # Abs -> Pow -> ReduceSum -> Pow -> Pow partial_weight_abs = op.Abs(partial_weight) partial_weight_pow = op.Pow(partial_weight_abs, op.Constant(value_float=norm_type)) partial_weight_norm = op.ReduceSum(partial_weight_pow, axes=[1], keepdims=True) pow_value = op.CastLike(1.0 / norm_type, weight) partial_weight_norm = op.Pow(partial_weight_norm, pow_value) max_norm = op.CastLike(op.Constant(value_float=max_norm), weight) # This is to avoid weight is zero err = op.CastLike(op.Constant(value_float=1e-7), weight) partial_weight_norm_ = op.Add(partial_weight_norm, err) scales = op.Div(max_norm, partial_weight_norm_) partial_weight_renorm = op.Mul(partial_weight, scales) # Set values to renormed values where weight_norm > max_norm, but keep the original values where weight_norm <= max_norm partial_weight_renorm = op.Where( op.Greater(partial_weight_norm, max_norm), partial_weight_renorm, partial_weight ) value = op.ScatterND(weight, op.Unsqueeze(unique_indices, [1]), partial_weight_renorm) return value def aten_embedding_sparse_backward( grad: TensorType, indices: TensorType, num_weights: int, padding_idx: int, scale_grad_by_freq: bool, ) -> TensorType: """embedding_sparse_backward(Tensor grad, Tensor indices, int num_weights, int padding_idx, bool scale_grad_by_freq) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::empty.memory_format", trace_only=True) def aten_empty( size: IntType, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, memory_format: str = "", ) -> TensorType: # type: ignore[type-var] # empty(SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype # using Zeros to simulate np.empty() size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) zero = op.Constant(value_float=0.0) zero = op.Cast(zero, to=dtype) return op.Expand(zero, size) @torch_op("aten::empty_like", trace_only=True) def aten_empty_like( self: TTensor, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, memory_format: str = "", ) -> TTensor: """empty_like(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" if dtype == -1 or dtype is None: zero = op.CastLike(0, self) else: zero = op.Cast(0, to=dtype) shape = op.Shape(self) return op.Expand(zero, shape) def aten_empty_quantized( size: Sequence[int], qtensor: TensorType, memory_format: Optional[str] = None ) -> TensorType: """empty_quantized(int[] size, Tensor qtensor, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::empty_strided", trace_only=True) def aten_empty_strided( size: INT64, stride: INT64, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TTensor: # type: ignore[type-var] # empty_strided(SymInt[] size, SymInt[] stride, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor # using Zeros to simulate empty() size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) zero = op.Constant(value_float=0.0) return op.Expand(zero, size) @torch_op(("aten::eq", "aten::eq.Tensor", "aten::eq.Scalar", "_operator::eq"), trace_only=True) def aten_eq(self: TTensor, other: TTensor) -> BOOL: """eq.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Equal(self, other) @torch_op("aten::equal", trace_only=True) def aten_equal(self: TTensor, other: TTensor) -> BOOL: """equal(Tensor self, Tensor other) -> bool""" # NOTE: Torch aten::equal returns a single Boolean while ONNX Equal is elementwise. # The equivalent Torch op with ONNX Equal is aten::eq. elementwise_equal = op.Equal(self, other) elementwise_equal_int = op.Cast(elementwise_equal, to=INT64.dtype) # ReduceMin does not support bool. So we cast to int64 all_equal = op.ReduceMin(elementwise_equal_int, keepdims=False) return op.Cast(all_equal, to=BOOL.dtype) def aten_erfinv(self: TensorType) -> TensorType: """erfinv(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::exp") def aten_exp(self: TFloat) -> TFloat: """exp(Tensor self) -> Tensor""" return op.Exp(self) @torch_op("aten::exp2", trace_only=True) def aten_exp2(self: TFloat) -> TFloat: """exp2(Tensor self) -> Tensor""" two = op.Constant(value_int=2) two = op.CastLike(two, self) return op.Pow(two, self) @torch_op("aten::expand") def aten_expand(self: TTensor, size: TInt) -> TTensor: """expand(Tensor(a) self, SymInt[] size, *, bool implicit=False) -> Tensor(a)""" size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) # NOTE: PyTorch supports `not changing dim` by -1, but ONNX supports `not changing dim` by 1. # To support -1 dim, we need to convert -1 to 1. size = op.Abs(size) return op.Expand(self, size) @torch_op("aten::expand_as", trace_only=True) def aten_expand_as(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """expand_as(Tensor(a) self, Tensor other) -> Tensor(a)""" shape = op.Shape(other) result = op.Expand(self, shape) return result def aten_expand_copy(self: TensorType, size: INT64, implicit: bool = False) -> TensorType: """expand_copy(Tensor self, SymInt[] size, *, bool implicit=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_eye(n: int) -> TensorType: """eye(int n, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fake_quantize_per_channel_affine( self: TensorType, scale: TensorType, zero_point: TensorType, axis: int, quant_min: int, quant_max: int, ) -> TensorType: """fake_quantize_per_channel_affine(Tensor self, Tensor scale, Tensor zero_point, int axis, int quant_min, int quant_max) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fake_quantize_per_channel_affine_cachemask( self: TensorType, scale: TensorType, zero_point: TensorType, axis: int, quant_min: int, quant_max: int, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """fake_quantize_per_channel_affine_cachemask(Tensor self, Tensor scale, Tensor zero_point, int axis, int quant_min, int quant_max) -> (Tensor output, Tensor mask)""" raise NotImplementedError() def aten_fake_quantize_per_channel_affine_cachemask_backward( grad: TensorType, mask: TensorType ) -> TensorType: """fake_quantize_per_channel_affine_cachemask_backward(Tensor grad, Tensor mask) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fake_quantize_per_tensor_affine( self: TensorType, scale: float, zero_point: int, quant_min: int, quant_max: int ) -> TensorType: """fake_quantize_per_tensor_affine(Tensor self, float scale, int zero_point, int quant_min, int quant_max) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fake_quantize_per_tensor_affine_cachemask( self: TensorType, scale: float, zero_point: int, quant_min: int, quant_max: int ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """fake_quantize_per_tensor_affine_cachemask(Tensor self, float scale, int zero_point, int quant_min, int quant_max) -> (Tensor output, Tensor mask)""" raise NotImplementedError() def aten_fake_quantize_per_tensor_affine_cachemask_backward( grad: TensorType, mask: TensorType ) -> TensorType: """fake_quantize_per_tensor_affine_cachemask_backward(Tensor grad, Tensor mask) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_linear_fp16_weight( input: TensorType, packed_weight: TensorType, bias: TensorType ) -> TensorType: """fbgemm_linear_fp16_weight(Tensor input, Tensor packed_weight, Tensor bias) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_linear_fp16_weight_fp32_activation( input: TensorType, packed_weight: TensorType, bias: TensorType ) -> TensorType: """fbgemm_linear_fp16_weight_fp32_activation(Tensor input, Tensor packed_weight, Tensor bias) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_linear_int8_weight( input: TensorType, weight: TensorType, packed: TensorType, col_offsets: TensorType, weight_scale: float, weight_zero_point: float, bias: TensorType, ) -> TensorType: """fbgemm_linear_int8_weight(Tensor input, Tensor weight, Tensor packed, Tensor col_offsets, Scalar weight_scale, Scalar weight_zero_point, Tensor bias) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_linear_int8_weight_fp32_activation( input: TensorType, weight: TensorType, packed: TensorType, col_offsets: TensorType, weight_scale: float, weight_zero_point: float, bias: TensorType, ) -> TensorType: """fbgemm_linear_int8_weight_fp32_activation(Tensor input, Tensor weight, Tensor packed, Tensor col_offsets, Scalar weight_scale, Scalar weight_zero_point, Tensor bias) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_linear_quantize_weight( input: TensorType, ) -> tuple[TensorType, TensorType, float, int]: """fbgemm_linear_quantize_weight(Tensor input) -> (Tensor, Tensor, float, int)""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_pack_gemm_matrix_fp16(input: TensorType) -> TensorType: """fbgemm_pack_gemm_matrix_fp16(Tensor input) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fbgemm_pack_quantized_matrix(input: TensorType) -> TensorType: """fbgemm_pack_quantized_matrix(Tensor input) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_feature_alpha_dropout(input: TensorType, p: float, train: bool) -> TensorType: """feature_alpha_dropout(Tensor input, float p, bool train) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_feature_dropout(input: TensorType, p: float, train: bool) -> TensorType: """feature_dropout(Tensor input, float p, bool train) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::fill.Tensor", "aten::fill.Scalar")) def aten_fill(self: TTensor, value: TTensor2) -> TTensor: """fill.Tensor(Tensor self, Tensor value) -> Tensor""" # Cast the value before Expand so it can be constant folded value = op.CastLike(value, self) shape = op.Shape(self) return op.Expand(value, shape) def aten_fix(self: TensorType) -> TensorType: """fix(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::flatten.using_ints", trace_only=True) def aten_flatten(self: TTensor, start_dim: int = 0, end_dim: int = -1) -> TTensor: """flatten.using_ints(Tensor(a) self, int start_dim=0, int end_dim=-1) -> Tensor(a)""" dim = len(self.shape) if dim == 1: return op.Identity(self) # use ONNX's Flatten operator for cases where the output shape is 2D if start_dim == 1: if end_dim in (-1, dim - 1): return op.Flatten(self, axis=start_dim) elif start_dim == 0: if end_dim in (-2, dim - 2): return op.Flatten(self, axis=end_dim + 1) # if end_dim is negative add dim if end_dim < 0: end_dim = dim + end_dim input_size = op.Shape(self) dim_head = op.Slice( input_size, op.Constant(value_ints=[0]), op.Constant(value_ints=[start_dim]), op.Constant(value_ints=[0]), ) final_dims = [dim_head, op.Constant(value_ints=[-1])] if end_dim < dim - 1: dim_tail = op.Slice( input_size, op.Constant(value_ints=[end_dim + 1]), op.Constant(value_ints=[dim]), op.Constant(value_ints=[0]), ) final_dims = [ dim_head, op.Constant(value_ints=[-1]), dim_tail, ] final_shape = op.Concat(*final_dims, axis=0) return op.Reshape(self, final_shape) @torch_op("aten::flip", trace_only=True) def aten_flip(self: TTensor, dims: Sequence[int]) -> TTensor: """flip(Tensor self, int[] dims) -> Tensor""" if not dims: # Nothing to flip return op.Identity(self) rank = len(dims) starts = op.Constant(value_ints=[-1] * rank) # something like [-1, -1, -1] steps = starts # something like [-1, -1, -1] ends = op.Constant(value_ints=[_INT64_MIN] * rank) # something like [-xxx, -xxx, -xxx] dims = op.Constant(value_ints=dims) return op.Slice(self, starts, ends, dims, steps) def aten_fliplr(self: TensorType) -> TensorType: """fliplr(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_flipud(self: TensorType) -> TensorType: """flipud(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::floor", trace_only=True) def aten_floor(self: TFloat) -> TFloat: """floor(Tensor self) -> Tensor""" return op.Floor(self) @torch_op("math::floor", trace_only=True) def python_math_floor(self: TFloat) -> TInt: """floor(Tensor self) -> Tensor""" floor = op.Floor(self) return op.Cast(floor, to=INT64.dtype) @torch_op("aten::floor_divide", trace_only=True) def aten_floor_divide(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """floor_divide(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Floor(op.Div(self, other)) @torch_op("_operator::floordiv", trace_only=True) def operator_floordiv(self: INT64, other: INT64) -> INT64: # We implement floor_divide only for positive inputs (using integer division) # because that is the usual intended case and is the most efficient. return op.Div(self, other) def aten_fmax(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """fmax(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fmin(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """fmin(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::fmod.Tensor", "aten::fmod.Scalar"), trace_only=True) def aten_fmod(self: TRealOrUInt8, other: TRealOrUInt8) -> TRealOrUInt8: """fmod.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Mod(self, other, fmod=1) @torch_op("aten::frac", trace_only=True) def aten_frac(self: TFloat) -> TFloat: """frac(Tensor self) -> Tensor Computes the fractional portion of each element in input. """ # https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.frac.html return op.Sub(self, op.Mul(op.Floor(op.Abs(self)), op.Sign(self))) def aten_frexp(self: TensorType) -> tuple[TensorType, TensorType]: """frexp.Tensor(Tensor self) -> (Tensor mantissa, Tensor exponent)""" raise NotImplementedError() def aten_frobenius_norm(self: TensorType) -> TensorType: """frobenius_norm(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_from_file( filename: str, shared: Optional[bool] = None, size: Optional[int] = 0 ) -> TensorType: """from_file(str filename, bool? shared=None, int? size=0, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::full", trace_only=True) def aten_full( size: Union[INT64, INT32], fill_value: TensorType, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """full(SymInt[] size, Scalar fill_value, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype != -1: fill_value = op.Cast(fill_value, to=dtype) size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) return op.Expand(fill_value, size) @torch_op("aten::full_like", trace_only=True) def aten_full_like( self: TensorType, fill_value: TensorType, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """full_like(Tensor self, Scalar fill_value, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" if dtype == -1: fill_value = op.CastLike(fill_value, self) else: fill_value = op.Cast(fill_value, to=dtype) self_shape = op.Shape(self) return op.Expand(fill_value, self_shape) def aten_fused_moving_avg_obs_fake_quant( self: TensorType, observer_on: TensorType, fake_quant_on: TensorType, running_min: TensorType, running_max: TensorType, scale: TensorType, zero_point: TensorType, averaging_const: float, quant_min: int, quant_max: int, ch_axis: int, per_row_fake_quant: bool = False, symmetric_quant: bool = False, ) -> TensorType: """fused_moving_avg_obs_fake_quant(Tensor self, Tensor observer_on, Tensor fake_quant_on, Tensor(a!) running_min, Tensor(b!) running_max, Tensor(c!) scale, Tensor(d!) zero_point, float averaging_const, int quant_min, int quant_max, int ch_axis, bool per_row_fake_quant=False, bool symmetric_quant=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::gather", trace_only=True) def aten_gather( self: TReal, dim: int, index: TInt, sparse_grad: bool = False, ) -> TReal: """gather(Tensor self, int dim, Tensor index, *, bool sparse_grad=False) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: if len(index.shape) == 0: return op.Identity(self) else: return op.Expand(self, op.Shape(index)) if len(index.shape) == 0: return op.Identity(self) index = op.Cast(index, to=INT64.dtype) result = op.GatherElements(self, index, axis=dim) return result def aten_gather_backward( grad: TensorType, self: TensorType, dim: int, index: TensorType, sparse_grad: bool ) -> TensorType: """gather_backward(Tensor grad, Tensor self, int dim, Tensor index, bool sparse_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_gcd(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """gcd(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::ge.Tensor", "aten::ge.Scalar", "aten::greater_equal.Tensor", "_operator::ge"), trace_only=True, ) def aten_ge(self: TReal, other: TReal) -> BOOL: """ge.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.GreaterOrEqual(self, other) @torch_op( ("aten::ge.Tensor", "aten::ge.Scalar", "aten::greater_equal.Tensor", "_operator::ge"), trace_only=True, ) def aten_ge_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """ge.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # self, other, self >= other # F, F, T # F, T, F # T, F, T # T, T, T return op.Or(self, op.Not(other)) def aten_geqrf(self: TensorType) -> tuple[TensorType, TensorType]: """geqrf(Tensor self) -> (Tensor a, Tensor tau)""" raise NotImplementedError() def aten_ger(self: TensorType, vec2: TensorType) -> TensorType: """ger(Tensor self, Tensor vec2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("_operator::getitem", "aten::getitem")) def aten_getitem(self: Sequence[TTensor], i: INT64) -> TTensor: return op.SequenceAt(self, i) @torch_op("aten::grid_sampler", trace_only=True) def aten_grid_sampler( input: TTensor, grid: TTensor, interpolation_mode: int, padding_mode: int, align_corners: bool, ) -> TTensor: """grid_sampler(Tensor input, Tensor grid, int interpolation_mode, int padding_mode, bool align_corners) -> Tensor""" inter_mode_options = ("bilinear", "nearest", "bicubic") inter_mode_str = inter_mode_options[interpolation_mode] padding_mode_options = ("zeros", "border", "reflection") padding_mode_str = padding_mode_options[padding_mode] # Only one onnx Op so don't put into private function return op.GridSample( input, grid, align_corners=align_corners, mode=inter_mode_str, padding_mode=padding_mode_str, ) @torch_op("aten::grid_sampler_2d", trace_only=True) def aten_grid_sampler_2d( input: TTensor, grid: TTensor, interpolation_mode: int, padding_mode: int, align_corners: bool, ) -> TTensor: """grid_sampler_2d(Tensor input, Tensor grid, int interpolation_mode, int padding_mode, bool align_corners) -> Tensor""" inter_mode_options = ("bilinear", "nearest", "bicubic") inter_mode_str = inter_mode_options[interpolation_mode] padding_mode_options = ("zeros", "border", "reflection") padding_mode_str = padding_mode_options[padding_mode] # Only one onnx Op so don't put into private function return op.GridSample( input, grid, align_corners=align_corners, mode=inter_mode_str, padding_mode=padding_mode_str, ) def aten_grid_sampler_2d_backward( grad_output: TensorType, input: TensorType, grid: TensorType, interpolation_mode: int, padding_mode: int, align_corners: bool, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """grid_sampler_2d_backward(Tensor grad_output, Tensor input, Tensor grid, int interpolation_mode, int padding_mode, bool align_corners, bool[2] output_mask) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_grid_sampler_3d( input: TensorType, grid: TensorType, interpolation_mode: int, padding_mode: int, align_corners: bool, ) -> TensorType: """grid_sampler_3d(Tensor input, Tensor grid, int interpolation_mode, int padding_mode, bool align_corners) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_grid_sampler_3d_backward( grad_output: TensorType, input: TensorType, grid: TensorType, interpolation_mode: int, padding_mode: int, align_corners: bool, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """grid_sampler_3d_backward(Tensor grad_output, Tensor input, Tensor grid, int interpolation_mode, int padding_mode, bool align_corners, bool[2] output_mask) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_gru_cell( input: TensorType, hx: TensorType, w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: Optional[TensorType] = None, b_hh: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """gru_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::gt.Tensor", "aten::gt.Scalar", "aten::greater.Tensor", "_operator::gt"), trace_only=True, ) def aten_gt(self: TReal, other: TReal) -> BOOL: """gt.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Greater(self, other) @torch_op( ("aten::gt.Tensor", "aten::gt.Scalar", "aten::greater.Tensor", "_operator::gt"), trace_only=True, ) def aten_gt_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """gt.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # self, other, self > other # F, F, F # F, T, F # T, F, T # T, T, F return op.And(self, op.Not(other)) @torch_op("aten::hamming_window", trace_only=True) def aten_hamming_window( window_length: int, dtype: int = 1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """hamming_window(int window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype is None or dtype == -1: dtype = 1 # ONNX uses different alpha/beta values for the Hamming window # Whereas PyTorch uses alpha=0.54, beta=0.46, ONNX uses # alpha=0.543478, beta=0.456522. This causes a slight difference # in the output values, but we still uses the HammingWindow op for performance. return op.HammingWindow(window_length, output_datatype=dtype) @torch_op("aten::hann_window", trace_only=True) def aten_hann_window( window_length: int, dtype: int = 1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """hann_window(int window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype is None or dtype == -1: dtype = 1 return op.HannWindow(window_length, output_datatype=dtype) def aten_hardshrink(self: TensorType, lambd: float = 0.5) -> TensorType: """hardshrink(Tensor self, Scalar lambd=0.5) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_hardshrink_backward( grad_out: TensorType, self: TensorType, lambd: float ) -> TensorType: """hardshrink_backward(Tensor grad_out, Tensor self, Scalar lambd) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::heaviside", trace_only=True) def aten_heaviside(self: TReal, values: TReal) -> TReal: """heaviside(Tensor self, Tensor values) -> Tensor""" zero = op.CastLike(0, self) one = op.CastLike(1, self) intermediate = op.Where(op.Less(self, zero), zero, one) return op.Where(op.Equal(self, zero), values, intermediate) def aten_hinge_embedding_loss( self: TensorType, target: TensorType, margin: float = 1.0, reduction: int = 1 ) -> TensorType: """hinge_embedding_loss(Tensor self, Tensor target, float margin=1.0, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_histc( self: TensorType, bins: int = 100, min: float = 0.0, max: float = 0.0 ) -> TensorType: """histc(Tensor self, int bins=100, Scalar min=0, Scalar max=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_histogramdd( self: TensorType, bins: Sequence[int], range: Optional[float] = None, weight: Optional[TensorType] = None, density: bool = False, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """histogramdd(Tensor self, int[] bins, float[]? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False) -> (Tensor hist, Tensor[] bin_edges)""" raise NotImplementedError() def aten_hspmm(mat1: TensorType, mat2: TensorType) -> TensorType: """hspmm(Tensor mat1, Tensor mat2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() # Do not register hstack - decomposed by PyTorch: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/bedf96d7ffe74b34bcfe52c7ae1ae05f40d6c8ee/torch/_refs/__init__.py#L3918 def aten_hstack(tensors: Sequence[TTensor]) -> TTensor: """hstack(Tensor[] tensors) -> Tensor""" @graph() def reshape_to_atleast_2d(tensor): shape = op.Shape(tensor) rank = op.Size(shape) if rank <= 1: tensor = op.Reshape(tensor, op.Constant(value_ints=[1, -1])) return tensor tensors_atleast_2d = op.SequenceMap(tensors, body=reshape_to_atleast_2d) result = op.ConcatFromSequence(tensors_atleast_2d, axis=1, new_axis=0) # hstack expects a non-empty sequence of tensors. So we don't need to check for length rank_1d_or_less = op.Less(Rank(op.SequenceAt(tensors, 0)), 2) if rank_1d_or_less: result = op.Reshape(result, op.Constant(value_ints=[-1])) return result def aten_hypot(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """hypot(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_i0(self: TensorType) -> TensorType: """i0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_igamma(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """igamma(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_igammac(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """igammac(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_imag(self: TensorType) -> TensorType: """imag(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def _are_consecutive(sorted_list: Sequence[int]) -> bool: """Returns True if a sorted list contains consecutive numbers.""" if not sorted_list: return True return sorted_list == list(range(min(sorted_list), max(sorted_list) + 1)) def _has_none_in_middle(indices) -> bool: """Returns True if there is a None in the middle of the list.""" not_none_indices = [i for i, idx in enumerate(indices) if idx is not None] return not _are_consecutive(not_none_indices) def _shape_of_broadcast_tensors(*args: TensorType) -> INT64: """Returns the broadcasted shape of the given tensors.""" broadcasted = op.Max(*args) return op.Shape(broadcasted) @torch_op("aten::index.Tensor", private=True, trace_only=True) def _aten_index_onnx( self: TensorType, indices: Sequence[Optional[INT64]], index_ranks: Sequence[int], ) -> TensorType: self_rank = len(self.shape) advanced_indexing_rank = max(index_ranks) # reordered_positions is the permutation of the index positions where # positions with None are move to the end of the list # For example, if indices = [None, 1, None, 2], then reordered_positions = [1, 3, 0, 2] reordered_positions = sorted(range(len(indices)), key=lambda i: (indices[i] is None, i)) # Fill the list with the remaining indices up to the rank of the tensor self. # For example, if indices = [None, 1, None, 2], and the rank of self is 6, # then reordered_positions = [1, 3, 0, 2, 4, 5] reordered_positions = [ *reordered_positions, *range(len(reordered_positions), self_rank), ] # Transpose self according to the reordered positions self = op.Transpose(self, perm=reordered_positions) # Broadcast the indices to the same shape then concatenate not_none_indices = [idx for idx in indices if idx is not None] broadcast_shape = _shape_of_broadcast_tensors(*not_none_indices) final_index = op.Concat( *(op.Unsqueeze(op.Expand(idx, broadcast_shape), -1) for idx in not_none_indices), axis=-1, ) self = op.GatherND(self, final_index, batch_dims=0) if _has_none_in_middle(indices): # If there is None in the middle, Advanced Indexing cannot decide where to put # the new dimensions. So it places them in the front, like GatherND does. return op.Identity(self) # When the indices are consecutive, Advanced Indexing will place the new dimensions # (aka. the broadcasted shape) in the middle, replacing the original [x1, ..., xk] axes. # # Input index axes (three parts): # [ # x_None_front_1, ... x_None_front_m, # x1, ..., xk, # x_None_back_1, ..., x_None_back_m # ] # GatherND result axes: # [ # *broadcasted_shape(x1, x2, ..., xk), # x_None_front_1, ... x_None_front_m, # x_None_back_1, ..., x_None_back_m # ] # (Transpose here) # Advanced indexing result axes: # [ # x_None_front_1, ... x_None_front_m, # *brocasted_shape(x1, x2, ..., xk), # x_None_back_1, ..., x_None_back_m # ] # # Need to transpose the result of GatherND to match this axes ordering. first_not_none_position = reordered_positions[0] # x_None_front_m + 1 starting_position_of_none_in_back = ( advanced_indexing_rank + first_not_none_position ) # x_None_back_1 result_rank = self_rank - len(not_none_indices) + advanced_indexing_rank perm = [ *range( advanced_indexing_rank, starting_position_of_none_in_back ), # None_front_1...x_None_back_1 *range(advanced_indexing_rank), # 0...len(broadcasted_shape) *range( starting_position_of_none_in_back, result_rank, ), # None_back_1...None_back_m ] return op.Transpose(self, perm=perm) @torch_op(("aten::index.Tensor", "aten::_unsafe_index.Tensor"), trace_only=True) def aten_index(self: TensorType, indices: Sequence[Optional[INT64]]) -> TensorType: """index.Tensor(Tensor self, Tensor?[] indices) -> Tensor NOTE: Understanding `aten::index` For `arg0` with shape `[7, 3, 4, 5, 6]` The indexing operation `arg0[0, :, 1:2, tensor([[4,5]])]` will be translated to ``` +> select: i64[3, 4, 5, 6] = torch.ops.aten.select.int(arg0, 0, 0); +> slice_1: i64[3, 4, 5, 6] = torch.ops.aten.slice.Tensor(select, 0, 0, 9223372036854775807); +> slice_2: i64[3, 1, 5, 6] = torch.ops.aten.slice.Tensor(slice_1, 1, 1, 2); +> index: i64[3, 1, 1, 2, 6] = torch.ops.aten.index.Tensor(slice_2, [None, None, arg1]); ``` Here, - `indices = [None, None, arg1]` is equivalent to `indices = [None, None, arg1, None]` - The operation `arg0[0, :, 1:2, tensor([[4,5]])]` is equivalent to `arg0[0, :, 1:2, tensor([[4,5]]), :]` None in `indices` are like fillers for dimensions that cannot be removed in the process. """ index_ranks = [len(index.shape) for index in indices if index is not None] return _aten_index_onnx(self, indices, index_ranks) @torch_op(("aten::index.Tensor", "aten::_unsafe_index.Tensor"), trace_only=True) def aten_index_bool(self: TensorType, indices: Sequence[Optional[BOOL]]) -> TensorType: # pylint: disable=inconsistent-return-statements index_ranks = [len(index.shape) for index in indices if index is not None] if index_ranks[0] == 1: # indices contains scalar only. new_indices = [ op.Transpose(op.NonZero(index), perm=[1, 0]) if index is not None else None for index in indices ] new_indices = [ op.Squeeze(index, axes=[1]) if index is not None else None for index in new_indices ] return _aten_index_onnx(self, new_indices, index_ranks) else: input_rank = len(self.shape) # Prepare perm for transposing self tensor. # In indices, None meaning skip the corresponding dimension, # so we need to move this dimension to the end of the list. # After we gathered the final results, we transpose it back. # For example, # self's shape is [5, 5, 5, 5], indices is [None, (5, 5)] # the final result's shape should be [5, 16, 5]. trans_perm = list(range(input_rank)) trans_perm.append(trans_perm.pop(0)) count_of_none = 0 for index in indices: if index is None: self = op.Transpose(self, perm=trans_perm) count_of_none += 1 else: new_indices = op.Transpose(op.NonZero(index), perm=[1, 0]) result = op.GatherND(self, new_indices, batch_dims=0) finla_rank = input_rank - (len(index.shape) - 1) trans_perm = list(range(finla_rank)) trans_perm = trans_perm[-1:] + trans_perm[:-1] for _ in range(count_of_none): result = op.Transpose(result, perm=trans_perm) return result def aten_index_add( self: TensorType, dim: int, index: TensorType, source: TensorType, alpha: float = 1 ) -> TensorType: """index_add(Tensor self, int dim, Tensor index, Tensor source, *, Scalar alpha=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_index_copy( self: TensorType, dim: int, index: TensorType, source: TensorType ) -> TensorType: """index_copy(Tensor self, int dim, Tensor index, Tensor source) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::index_put", "aten::_unsafe_index_put"), trace_only=True) def aten_index_put( self: TReal, indices: Sequence[INT64], values: TReal, accumulate: bool = False, ) -> TReal: """index_put(Tensor self, Tensor?[] indices, Tensor values, bool accumulate=False) -> Tensor See implementation of `torch.onnx.symbolic_opset11.index_put `_. """ # TODO(justinchuby): Handle when indicies has more than one element index = indices[0] new_index = op.Unsqueeze(index, [-1]) if accumulate: result = op.ScatterND(self, new_index, values, reduction="add") else: result = op.ScatterND(self, new_index, values) return result @torch_op("aten::index_put", trace_only=True) def aten_index_put_bool( self: TReal, indices: Sequence[BOOL], values: TReal, accumulate: bool = False, ) -> TReal: """index_put(Tensor self, Tensor?[] indices, Tensor values, bool accumulate=False) -> Tensor""" # TODO: Support indices with more than 1 elements index = indices[0] # accumulate should be always False, True does not make sense but an assert would be great # Reshape indices so it can be properly broadcasted self_rank = len(self.shape) index_rank = len(index.shape) if self_rank > index_rank: index_shape = op.Shape(index) padding = op.Constant(value_ints=[1 for _ in range(self_rank - index_rank)]) padded_shape = op.Concat(index_shape, padding, axis=0) index = op.Reshape(index, padded_shape) return op.Where(index, values, self) def aten_index_reduce( self: TensorType, dim: int, index: TensorType, source: TensorType, reduce: str, include_self: bool = True, ) -> TensorType: """index_reduce(Tensor self, int dim, Tensor index, Tensor source, str reduce, *, bool include_self=True) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::index_select", trace_only=True) def aten_index_select(self: TTensor, dim: int, index: IntType) -> TTensor: """index_select(Tensor self, int dim, Tensor index) -> Tensor""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) # Index may be a scalar. Reshape it to a rank 1 tensor. index = op.Reshape(index, op.Constant(value_ints=[-1])) index = op.Cast(index, to=INT64.dtype) result = op.Gather(self, index, axis=dim) if self_is_scalar: result = op.Squeeze(result) return result def aten_index_select_backward( grad: TensorType, self_sizes: INT64, dim: int, index: TensorType ) -> TensorType: """index_select_backward(Tensor grad, SymInt[] self_sizes, int dim, Tensor index) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_indices(self: TensorType) -> TensorType: """indices(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_indices_copy(self: TensorType) -> TensorType: """indices_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_inner(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """inner(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::instance_norm", trace_only=True) def aten_instance_norm( input: TFloat, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, running_mean: Optional[TFloat] = None, running_var: Optional[TFloat] = None, use_input_stats: bool = True, momentum: float = 0.1, eps: float = 1e-05, cudnn_enabled: bool = False, ) -> TFloat: """instance_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool use_input_stats, float momentum, float eps, bool cudnn_enabled) -> Tensor""" del cudnn_enabled # unused if weight is None: # Set to 1.0 as default weight = op.CastLike( op.Expand(op.Constant(value_floats=[1.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)), input ) if bias is None: # Set to 0.0 as default bias = op.CastLike( op.Expand(op.Constant(value_floats=[0.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)), input ) # If `use_input_stats` is set to True, ignore 'running_mean' and 'running_var' and # compute using input statistics. # Otherwise, compute using the running statistics. if use_input_stats: return op.InstanceNormalization(input, weight, bias, epsilon=eps) assert running_mean is not None and running_var is not None, ( "running_mean and running_var must be provided when use_input_stats is False" ) batch_size = op.Shape(input, start=0, end=1) bn_input = op.Reshape( input, op.Concat(op.Constant(value_ints=[1, -1]), op.Shape(input, start=2), axis=0), ) weight = op.Tile(weight, batch_size) bias = op.Tile(bias, batch_size) running_mean = op.Tile(running_mean, batch_size) running_var = op.Tile(running_var, batch_size) norm = op.BatchNormalization( bn_input, weight, bias, running_mean, running_var, epsilon=eps, momentum=1.0 - momentum, training_mode=False, ) return op.Reshape(norm, op.Shape(input)) def aten_int_repr(self: TensorType) -> TensorType: """int_repr(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_inverse(self: TensorType) -> TensorType: """inverse(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_is_coalesced(self: TensorType) -> bool: """is_coalesced(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_complex(self: TensorType) -> bool: """is_complex(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_conj(self: TensorType) -> bool: """is_conj(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_distributed(self: TensorType) -> bool: """is_distributed(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_floating_point(self: TensorType) -> bool: """is_floating_point(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_inference(self: TensorType) -> bool: """is_inference(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_leaf(self: TensorType) -> bool: """is_leaf(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_neg(self: TensorType) -> bool: """is_neg(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::is_nonzero") def aten_is_nonzero(self: Union[RealType, BOOL]) -> BOOL: """is_nonzero(Tensor self) -> bool""" # if size != 1, return False # else [0],[True],[0.0] return True, others return False result = op.Not(op.Size(self) != 1) if result: result = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) return result def aten_is_pinned(self: TensorType, device: Optional[str] = None) -> bool: """is_pinned(Tensor self, Device? device=None) -> bool""" raise NotImplementedError() # is_same_size is decomposed by PyTorch def aten_is_same_size(self: TTensor, other: TTensor) -> BOOL: """is_same_size(Tensor self, Tensor other) -> bool""" raise NotImplementedError def aten_is_set_to(self: TensorType, tensor: TensorType) -> bool: """is_set_to(Tensor self, Tensor tensor) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_signed(self: TensorType) -> bool: """is_signed(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_is_vulkan_available() -> bool: """is_vulkan_available() -> bool""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::isclose") def aten_isclose( self: TReal, other: TReal, rtol: float = 1e-05, atol: float = 1e-08, equal_nan: bool = False, ) -> BOOL: """isclose(Tensor self, Tensor other, float rtol=1e-05, float atol=1e-08, bool equal_nan=False) -> Tensor""" # FIXME: check equal_nan when self and other are all NaN # |input - other| <= atol + rtol x |other| left_part = op.Abs(op.Sub(self, other)) right_part = op.Add(atol, op.Mul(rtol, op.Abs(other))) result = op.LessOrEqual(left_part, right_part) return result @torch_op("aten::isfinite") def aten_isfinite(self: TFloatHighPrecision) -> BOOL: """isfinite(Tensor self) -> Tensor""" # IsInf only supports FLOAT and DOUBLE not_inf = op.Not(op.IsInf(self)) not_nan = op.Not(op.IsNaN(self)) # TODO: The test case doesnt cover this condition return op.And(not_inf, not_nan) @torch_op("aten::isinf") def aten_isinf(self: TFloat) -> BOOL: """isinf(Tensor self) -> Tensor""" # Added Cast inside the function so it can support all real dtypes naturally self = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) return op.IsInf(self) @torch_op("aten::isnan") def aten_isnan(self: TFloat) -> BOOL: """isnan(Tensor self) -> Tensor""" return op.IsNaN(self) @torch_op("aten::isneginf") def aten_isneginf(self: TFloat) -> BOOL: """isneginf(Tensor self) -> Tensor""" # Added Cast inside the function so it can support all real dtypes naturally self = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) return op.And(op.Less(self, 0), op.IsInf(self)) @torch_op("aten::isposinf") def aten_isposinf(self: TFloat) -> BOOL: """isposinf(Tensor self) -> Tensor""" # Added Cast inside the function so it can support all real dtypes naturally self = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) return op.And(op.Greater(self, 0), op.IsInf(self)) def aten_isreal(self: TensorType) -> TensorType: """isreal(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_istft( self: TensorType, n_fft: int, hop_length: Optional[int] = None, win_length: Optional[int] = None, window: Optional[TensorType] = None, center: bool = True, normalized: bool = False, onesided: Optional[bool] = None, length: Optional[int] = None, return_complex: bool = False, ) -> TensorType: """istft(Tensor self, int n_fft, int? hop_length=None, int? win_length=None, Tensor? window=None, bool center=True, bool normalized=False, bool? onesided=None, int? length=None, bool return_complex=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_item(self: TensorType) -> float: """item(Tensor self) -> Scalar""" raise NotImplementedError() def aten_kaiser_window(window_length: int) -> TensorType: """kaiser_window(int window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_kl_div( self: TensorType, target: TensorType, reduction: int = 1, log_target: bool = False ) -> TensorType: """kl_div(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean, *, bool log_target=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_kron(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """kron(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_kthvalue( self: TensorType, k: int, dim: int = -1, keepdim: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """kthvalue(Tensor self, int k, int dim=-1, bool keepdim=False) -> (Tensor values, Tensor indices)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::layer_norm", trace_only=True) def aten_layer_norm( input: TReal, normalized_shape: INT64, weight: Optional[TReal] = None, bias: Optional[TReal] = None, eps: float = 1e-05, ) -> TReal: """layer_norm(Tensor input, int[] normalized_shape, Tensor? weight=None, Tensor? bias=None, float eps=1e-05, bool cudnn_enable=True) -> Tensor""" # trace_only to use Python to obtain start_axis start_axis = -len(normalized_shape) if weight is None: one = op.Constant(value_float=1.0) weight = op.Expand(one, op.Shape(input, start=start_axis)) if bias is None: zero = op.Constant(value_float=0.0) bias = op.Expand(zero, op.Shape(input, start=start_axis)) return _aten_layer_norm_onnx(input, weight, bias, axis=start_axis, eps=eps) @torch_op("aten::layer_norm", private=True) def _aten_layer_norm_onnx( input: TReal, weight: TReal, bias: TReal, axis: int, eps: float = 1e-05, ) -> TReal: """layer_norm(Tensor input, int[] normalized_shape, Tensor? weight=None, Tensor? bias=None, float eps=1e-05, bool cudnn_enable=True) -> Tensor""" # TODO(justinchuby): Use OptionalHasElement after onnx/onnx#4982 result, _, _ = op.LayerNormalization(input, weight, bias, axis=axis, epsilon=eps) return result def aten_lcm(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """lcm(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_ldexp(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """ldexp.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::le.Tensor", "aten::le.Scalar", "aten::less_equal.Tensor", "_operator::le"), trace_only=True, ) def aten_le(self: TReal, other: TReal) -> BOOL: """le.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.LessOrEqual(self, other) @torch_op( ("aten::le.Tensor", "aten::le.Scalar", "aten::less_equal.Tensor", "_operator::le"), trace_only=True, ) def aten_le_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """le.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # self, other, self <= other # F, F, T # F, T, T # T, F, F # T, T, T return op.Or(other, op.Not(self)) @torch_op(("aten::lerp.Tensor", "aten::lerp.Scalar")) def aten_lerp(self: TTensor, end: TTensor, weight: TTensor) -> TTensor: """lerp.Tensor(Tensor self, Tensor end, Tensor weight) -> Tensor""" weight = op.CastLike(weight, self) diff = op.Sub(end, self) return op.Where( op.Less(weight, 0.5), op.Add(self, op.Mul(weight, diff)), op.Sub(end, op.Mul(diff, op.Sub(1.0, weight))), ) def aten_lgamma(self: TensorType) -> TensorType: """lgamma(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_lift(self: TensorType) -> TensorType: """lift(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_lift_fresh(self: TensorType) -> TensorType: """lift_fresh(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::lift_fresh_copy", trace_only=True) def aten_lift_fresh_copy(self: TensorType) -> TensorType: """lift_fresh_copy(Tensor self) -> Tensor""" return op.Identity(self) def aten_linear_backward( self: TensorType, grad_output: TensorType, weight: TensorType, output_mask: Sequence[bool] ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """linear_backward(Tensor self, Tensor grad_output, Tensor weight, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::linspace", trace_only=True) def aten_linspace( start: TFloat, end: TFloat, steps: int, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """linspace(Scalar start, Scalar end, int steps, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1 or dtype is None: dtype = FLOAT.dtype # Reference: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/b35ca2cb941b5ba90858322810ca85c31e4541fd/torch/_refs/__init__.py#L4896 if steps == 0: return aten_full(op.Constant(value_ints=[0]), 0.0, dtype=dtype) if steps == 1: return aten_full(op.Constant(value_ints=[steps]), start, dtype=dtype) rg = aten_arange_start(0, steps, dtype=dtype) start = op.Cast(start, to=dtype) end = op.Cast(end, to=dtype) steps_float = op.Cast(steps, to=dtype) one = op.Cast(1.0, to=dtype) two = op.Cast(2.0, to=dtype) steps_minus_1 = op.Cast(steps - 1, to=dtype) step = op.Div(op.Sub(end, start), steps_minus_1) return op.Where( rg < op.Div(steps_float, two), start + step * rg, end - step * (steps_float - one - rg), ) @torch_op("aten::log", trace_only=True) def aten_log(self: TFloat) -> TFloat: """log(Tensor self) -> Tensor""" return op.Log(self) @torch_op("aten::log10", trace_only=True) def aten_log10(self: TFloat) -> TFloat: """log10(Tensor self) -> Tensor""" return op.Div(op.Log(self), op.CastLike(op.Log(10.0), self)) @torch_op("aten::log1p") def aten_log1p(self: TFloat) -> TFloat: """log1p(Tensor self) -> Tensor""" return op.Log(op.Add(self, 1.0)) @torch_op("aten::log2", trace_only=True) def aten_log2(self: TFloat) -> TFloat: """log2(Tensor self) -> Tensor""" return op.Div(op.Log(self), op.CastLike(op.Log(2.0), self)) @torch_op("aten::logaddexp", trace_only=True) def aten_logaddexp(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """logaddexp(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Log(op.Add(op.Exp(self), op.Exp(other))) @torch_op("aten::logaddexp2", trace_only=True) def aten_logaddexp2(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """logaddexp2(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" two = op.CastLike(2.0, self) summation = op.Add(op.Pow(two, self), op.Pow(two, other)) return op.Div(op.Log(summation), op.Log(two)) @torch_op("aten::logcumsumexp", trace_only=True) def aten_logcumsumexp(self: TFloat, dim: int) -> TFloat: """logcumsumexp(Tensor self, int dim) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = self else: # Make dim 1-d dims = op.Unsqueeze(dim, axes=[0]) # This uses the max trick to avoid overflow: # Assuming A = [a_1, a_2, ..., a_n] and the output # out = [out_1, out_2, ..., out_n], then # out_i = log(cumsum(exp(A)))_i # = log(exp(a_1) + ... + exp(a_i)) # = log(exp(a_1) + ... + exp(a_i)) - max(A) + max(A) # = log((exp(a_1) + ... + exp(a_i)) / exp(max(A))) + max(A) # = log(exp(a_1-max(A)) + ... + exp(a_i-max(A))) + max(A) # = log(sum(exp(a_j - max(A)))) + max(A) # Vectorizing for all i, we get the expression below. self_max = op.ReduceMax(self, dims) result = op.Log(op.CumSum(op.Exp(self - self_max), dims)) + self_max return result @torch_op("aten::logdet", trace_only=True) def aten_logdet(self: TFloat) -> TFloat: """logdet(Tensor self) -> Tensor""" return op.Log(op.Det(self)) @torch_op( ( "aten::logical_and", "aten::bitwise_and.Tensor", "aten::bitwise_and.Scalar", "aten::bitwise_and.Scalar_Tensor", ), trace_only=True, ) def aten_logical_and(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """logical_and(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.And(self, other) @torch_op(("aten::logical_not", "aten::bitwise_not"), trace_only=True) def aten_logical_not(self: BOOL) -> BOOL: """logical_not(Tensor self) -> Tensor""" return op.Not(self) @torch_op( ( "aten::logical_or", "aten::bitwise_or.Tensor", "aten::bitwise_or.Scalar", "aten::bitwise_or.Scalar_Tensor", "aten::add.Tensor", "aten::add.Scalar", ), trace_only=True, ) def aten_logical_or(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """logical_or(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Or(self, other) @torch_op( ( "aten::logical_xor", "aten::bitwise_xor.Tensor", "aten::bitwise_xor.Scalar", "aten::bitwise_xor.Scalar_Tensor", ), trace_only=True, ) def aten_logical_xor(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """logical_xor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Xor(self, other) @torch_op("aten::logit", private=True) def _aten_logit_onnx(self: TFloat) -> TFloat: return op.Log(op.Div(self, op.Sub(1.0, self))) @torch_op("aten::logit", private=True) def _aten_logit_clamp_onnx(self: TFloat, eps: float) -> TFloat: eps = op.CastLike(eps, self) one = op.CastLike(1.0, self) temporary_self = op.Where(self <= one - eps, self, one - eps) z = op.Where(temporary_self < eps, eps, temporary_self) return op.Log(op.Div(z, op.Sub(one, z))) @torch_op("aten::logit", trace_only=True) def aten_logit(self: TFloat, eps: Optional[float] = None) -> TFloat: """logit(Tensor self, float? eps=None) -> Tensor""" if eps is None: return _aten_logit_onnx(self) return _aten_logit_clamp_onnx(self, eps) def aten_logspace(start: float, end: float, steps: int, base: float = 10.0) -> TensorType: """logspace(Scalar start, Scalar end, int steps, float base=10.0, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::logsumexp", trace_only=True) def aten_logsumexp(self: TFloat, dim: INT64, keepdim: int = False) -> TFloat: """logsumexp(Tensor self, int[1] dim, bool keepdim=False) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: # A scalar result = self else: result = op.ReduceLogSumExp(self, dim, keepdims=keepdim) return result def aten_lstm_cell( input: TensorType, hx: Sequence[TensorType], w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: Optional[TensorType] = None, b_hh: Optional[TensorType] = None, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """lstm_cell(Tensor input, Tensor[] hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_lstm_mps_backward( grad_y: TensorType, grad_hy: Optional[TensorType], grad_cy: Optional[TensorType], z_state: TensorType, cell_state_fwd: TensorType, input: TensorType, hx: Sequence[TensorType], params: Sequence[TensorType], has_biases: bool, num_layers: int, dropout: float, train: bool, bidirectional: bool, batch_first: bool, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """lstm_mps_backward(Tensor grad_y, Tensor? grad_hy, Tensor? grad_cy, Tensor z_state, Tensor cell_state_fwd, Tensor input, Tensor[] hx, Tensor[] params, bool has_biases, int num_layers, float dropout, bool train, bool bidirectional, bool batch_first) -> (Tensor, Tensor[], Tensor[])""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::lt.Tensor", "aten::lt.Scalar", "aten::less.Tensor", "_operator::lt"), trace_only=True, ) def aten_lt(self: TReal, other: TReal) -> BOOL: """lt.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Less(self, other) @torch_op( ("aten::lt.Tensor", "aten::lt.Scalar", "aten::less.Tensor", "_operator::lt"), trace_only=True, ) def aten_lt_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """lt.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # self, other, self < other # F, F, F # F, T, T # T, F, F # T, T, F return op.And(other, op.Not(self)) def aten_lu_solve(self: TensorType, LU_data: TensorType, LU_pivots: TensorType) -> TensorType: """lu_solve(Tensor self, Tensor LU_data, Tensor LU_pivots) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_lu_unpack( LU_data: TensorType, LU_pivots: TensorType, unpack_data: bool = True, unpack_pivots: bool = True, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """lu_unpack(Tensor LU_data, Tensor LU_pivots, bool unpack_data=True, bool unpack_pivots=True) -> (Tensor P, Tensor L, Tensor U)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::mH") def aten_mH(self: TRealOrUInt8) -> TRealOrUInt8: """mH(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" # Taking the conjugate transpose of a real matrix is the same as the transpose return op.Einsum(self, equation="...ij->...ji") @torch_op("aten::mH", complex=True, trace_only=True) def aten_mH_complex(self: TFloat) -> TFloat: """mH(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" # c is the last dimension being the real and imaginary parts trasposed = op.Einsum(self, equation="...ijc->...jic") return _complex_conjugate(trasposed) @torch_op("aten::mT") def aten_mT(self: TRealOrUInt8) -> TRealOrUInt8: """mT(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Einsum(self, equation="...ij->...ji") @torch_op("aten::mT", complex=True) def aten_mT_complex(self: TFloat) -> TFloat: """mT(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" # c is the last dimension being the real and imaginary parts return op.Einsum(self, equation="...ijc->...jic") def aten_margin_ranking_loss( input1: TensorType, input2: TensorType, target: TensorType, margin: float = 0.0, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """margin_ranking_loss(Tensor input1, Tensor input2, Tensor target, float margin=0.0, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::masked_fill.Scalar", "aten::masked_fill.Tensor"), trace_only=True, ) def aten_masked_fill(self: TTensor, mask: BOOL, value: TTensor) -> TTensor: """masked_fill.Tensor(Tensor self, Tensor mask, Tensor value) -> Tensor""" # NOTE: Do not attempt to cast `mask` to BOOL because mask should not take any other types. # `mask` coming in as other types is often an error and should fail the model. value_cast = op.CastLike(value, self) return op.Where(mask, value_cast, self) def aten_masked_scatter(self: TensorType, mask: TensorType, source: TensorType) -> TensorType: """masked_scatter(Tensor self, Tensor mask, Tensor source) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_masked_select(self: TensorType, mask: TensorType) -> TensorType: """masked_select(Tensor self, Tensor mask) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_masked_select_backward( grad: TensorType, input: TensorType, mask: TensorType ) -> TensorType: """masked_select_backward(Tensor grad, Tensor input, Tensor mask) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::matmul", trace_only=True) def aten_matmul( self: TRealUnlessInt16OrInt8, other: TRealUnlessInt16OrInt8 ) -> TRealUnlessInt16OrInt8: """matmul(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.MatMul(self, other) def aten_matmul_backward( grad: TensorType, self: TensorType, other: TensorType, mask: Sequence[bool] ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """matmul_backward(Tensor grad, Tensor self, Tensor other, bool[2] mask) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_matrix_H(self: TensorType) -> TensorType: """matrix_H(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_matrix_exp(self: TensorType) -> TensorType: """matrix_exp(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_matrix_exp_backward(self: TensorType, grad: TensorType) -> TensorType: """matrix_exp_backward(Tensor self, Tensor grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_matrix_power(self: TensorType, n: int) -> TensorType: """matrix_power(Tensor self, int n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::max", trace_only=True) def aten_max(self: TReal) -> TReal: """max(Tensor self) -> Tensor""" return op.ReduceMax(self, keepdims=False) @torch_op("aten::max.dim", trace_only=True) def aten_max_dim(self: TReal, dim: int, keepdim: bool = False) -> Tuple[TReal, INT64]: """max.dim(Tensor self, int dim, bool keepdim=False) -> (Tensor values, Tensor indices)""" if len(self.shape) == 0: result = self indices = op.Constant(value_int=0) else: dims = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ReduceMax(self, dims, keepdims=keepdim) indices = op.ArgMax(self, axis=dim, keepdims=keepdim) return result, indices @torch_op(("aten::maximum", "aten::max.other")) def aten_maximum(self: TReal, other: TReal) -> TReal: """maximum(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Max(self, other) @torch_op(("aten::maximum", "aten::max.other")) def aten_maximum_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """maximum(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Or(self, other) @torch_op("aten::mean") def aten_mean(self: TReal) -> TReal: """mean(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" result = op.ReduceMean(self) return op.Squeeze(result) @torch_op("aten::mean.dim", trace_only=True) def aten_mean_dim(self: TReal, dim: INT64, keepdim: bool = False) -> TReal: """mean.dim(Tensor self, int[1]? dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = self else: dims = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ReduceMean(self, dims, keepdims=keepdim) return result def aten_median(self: TensorType) -> TensorType: """median(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_meshgrid(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """meshgrid(Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::min") def aten_min(self: TReal) -> TReal: """min(Tensor self) -> Tensor""" return op.ReduceMin(self, keepdims=False) @torch_op("aten::min.dim", trace_only=True) def aten_min_dim(self: TReal, dim: int, keepdim: bool = False) -> Tuple[TReal, TInt]: """min.dim(Tensor self, int dim, bool keepdim=False) -> (Tensor values, Tensor indices)""" if len(self.shape) == 0: result = self indices = op.Constant(value_int=0) else: dims = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.ReduceMin(self, dims, keepdims=keepdim) indices = op.ArgMin(self, axis=dim, keepdims=keepdim) return result, indices @torch_op(("aten::minimum", "aten::min.other")) def aten_minimum(self: TReal, other: TReal) -> TReal: """minimum(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Min(self, other) @torch_op(("aten::minimum", "aten::min.other")) def aten_minimum_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """minimum(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.And(self, other) def aten_miopen_batch_norm( input: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], training: bool, exponential_average_factor: float, epsilon: float, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """miopen_batch_norm(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, float exponential_average_factor, float epsilon) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_batch_norm_backward( input: TensorType, grad_output: TensorType, weight: TensorType, running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], save_mean: Optional[TensorType], save_var: Optional[TensorType], epsilon: float, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """miopen_batch_norm_backward(Tensor input, Tensor grad_output, Tensor weight, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, Tensor? save_mean, Tensor? save_var, float epsilon) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_convolution( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], padding: INT64, stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, benchmark: bool, deterministic: bool, ) -> TensorType: """miopen_convolution(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias, SymInt[] padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool benchmark, bool deterministic) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_convolution_add_relu( self: TensorType, weight: TensorType, z: TensorType, alpha: Optional[float], bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, ) -> TensorType: """miopen_convolution_add_relu(Tensor self, Tensor weight, Tensor z, Scalar? alpha, Tensor? bias, int[] stride, int[] padding, int[] dilation, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_convolution_relu( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, ) -> TensorType: """miopen_convolution_relu(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias, int[] stride, int[] padding, int[] dilation, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_convolution_transpose( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], padding: INT64, output_padding: INT64, stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, benchmark: bool, deterministic: bool, ) -> TensorType: """miopen_convolution_transpose(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias, SymInt[] padding, SymInt[] output_padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool benchmark, bool deterministic) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_depthwise_convolution( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], padding: INT64, stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, benchmark: bool, deterministic: bool, ) -> TensorType: """miopen_depthwise_convolution(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias, SymInt[] padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool benchmark, bool deterministic) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_rnn( input: TensorType, weight: Sequence[TensorType], weight_stride0: int, hx: TensorType, cx: Optional[TensorType], mode: int, hidden_size: int, num_layers: int, batch_first: bool, dropout: float, train: bool, bidirectional: bool, batch_sizes: Sequence[int], dropout_state: Optional[TensorType], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType, TensorType, TensorType]: """miopen_rnn(Tensor input, Tensor[] weight, int weight_stride0, Tensor hx, Tensor? cx, int mode, int hidden_size, int num_layers, bool batch_first, float dropout, bool train, bool bidirectional, int[] batch_sizes, Tensor? dropout_state) -> (Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_miopen_rnn_backward( input: TensorType, weight: Sequence[TensorType], weight_stride0: int, weight_buf: TensorType, hx: TensorType, cx: Optional[TensorType], output: TensorType, grad_output: Optional[TensorType], grad_hy: Optional[TensorType], grad_cy: Optional[TensorType], mode: int, hidden_size: int, num_layers: int, batch_first: bool, dropout: float, train: bool, bidirectional: bool, batch_sizes: Sequence[int], dropout_state: Optional[TensorType], reserve: TensorType, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType, TensorType]: """miopen_rnn_backward(Tensor input, Tensor[] weight, int weight_stride0, Tensor weight_buf, Tensor hx, Tensor? cx, Tensor output, Tensor? grad_output, Tensor? grad_hy, Tensor? grad_cy, int mode, int hidden_size, int num_layers, bool batch_first, float dropout, bool train, bool bidirectional, int[] batch_sizes, Tensor? dropout_state, Tensor reserve, bool[4] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor, Tensor[])""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_adaptive_avg_pool2d( self: TensorType, output_size: Sequence[int] ) -> TensorType: """mkldnn_adaptive_avg_pool2d(Tensor self, int[2] output_size) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_adaptive_avg_pool2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType ) -> TensorType: """mkldnn_adaptive_avg_pool2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_convolution( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType], padding: INT64, stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, ) -> TensorType: """mkldnn_convolution(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias, SymInt[] padding, int[] stride, int[] dilation, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_linear_backward( self: TensorType, grad_output: TensorType, weight: TensorType, output_mask: Sequence[bool] ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """mkldnn_linear_backward(Tensor self, Tensor grad_output, Tensor weight, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_linear_backward_input( input_size: Sequence[int], grad_output: TensorType, weight: TensorType ) -> TensorType: """mkldnn_linear_backward_input(int[] input_size, Tensor grad_output, Tensor weight) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_linear_backward_weights( grad_output: TensorType, input: TensorType, weight: TensorType, bias_defined: bool ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """mkldnn_linear_backward_weights(Tensor grad_output, Tensor input, Tensor weight, bool bias_defined) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_max_pool2d( self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """mkldnn_max_pool2d(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, int[2] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_max_pool2d_backward( grad_output: TensorType, output: TensorType, input: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """mkldnn_max_pool2d_backward(Tensor grad_output, Tensor output, Tensor input, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, int[2] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_max_pool3d( self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """mkldnn_max_pool3d(Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] stride=[], int[3] padding=0, int[3] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_max_pool3d_backward( grad_output: TensorType, output: TensorType, input: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """mkldnn_max_pool3d_backward(Tensor grad_output, Tensor output, Tensor input, int[3] kernel_size, int[3] stride=[], int[3] padding=0, int[3] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::mm", trace_only=True) def aten_mm( self: TRealUnlessInt16OrInt8, mat2: TRealUnlessInt16OrInt8 ) -> TRealUnlessInt16OrInt8: """mm(Tensor self, Tensor mat2) -> Tensor""" return op.MatMul(self, mat2) def aten_mode( self: TensorType, dim: int = -1, keepdim: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """mode(Tensor self, int dim=-1, bool keepdim=False) -> (Tensor values, Tensor indices)""" raise NotImplementedError() def aten_mps_convolution_backward( self: TensorType, grad_output: TensorType, weight: TensorType, padding: Sequence[int], stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """mps_convolution_backward(Tensor self, Tensor grad_output, Tensor weight, int[] padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_mps_convolution_transpose_backward( self: TensorType, grad_output: TensorType, weight: TensorType, padding: Sequence[int], output_padding: Sequence[int], stride: Sequence[int], dilation: Sequence[int], groups: int, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """mps_convolution_transpose_backward(Tensor self, Tensor grad_output, Tensor weight, int[] padding, int[] output_padding, int[] stride, int[] dilation, int groups, bool[2] output_mask) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_mps_max_pool2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """mps_max_pool2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, int[2] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_msort(self: TensorType) -> TensorType: """msort(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::mul", "aten::mul.Tensor", "_operator::mul", "aten::multiply.Tensor"), trace_only=True, ) def aten_mul(self: TReal, other: TReal) -> TReal: """mul.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Mul(self, other) @torch_op( ("aten::mul", "aten::mul.Tensor", "aten::multiply.Tensor"), trace_only=True, ) def aten_mul_bool(self: BOOL, other: BOOL) -> BOOL: """ONNX Mul doesn't support Boolean, so use And as an equivalent operator.""" # TODO(justinchuby): Handle cases where type reconcilation is not enough, # since different ONNX operators are used based on different data types. return op.And(self, other) @torch_op( ("aten::mul", "aten::mul.Tensor", "aten::multiply.Tensor"), trace_only=True, complex=True, ) def aten_mul_complex(self: TReal, other: TReal) -> TReal: """mul.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # TODO(justinchuby): Maybe use Split to simplify the logic self_real = op.Slice(self, [0], [1], axes=[-1]) self_imag = op.Slice(self, [1], [2], axes=[-1]) other_real = op.Slice(other, [0], [1], axes=[-1]) other_imag = op.Slice(other, [1], [2], axes=[-1]) # Complex multiplication # (a + bi) * (c + di) = (ac - bd) + (ad + bc)i ac = op.Mul(self_real, other_real) bd = op.Mul(self_imag, other_imag) ad = op.Mul(self_real, other_imag) bc = op.Mul(self_imag, other_real) real = op.Sub(ac, bd) imag = op.Add(ad, bc) return op.Concat(real, imag, axis=-1) @torch_op("aten::multinomial", trace_only=True) def aten_multinomial( self: TFloat, num_samples: int, replacement: bool = False, ) -> TInt: """multinomial(Tensor self, int num_samples, bool replacement=False, *, Generator? generator=None) -> Tensor""" # ONNX Multinomial doesn't support 1D input if len(self.shape) == 1: unsqueezed_input = op.Unsqueeze(self, axes=0) else: unsqueezed_input = self # ONNX multinomial expects log probability log_input = op.Log(unsqueezed_input) result = op.Multinomial(log_input, dtype=INT64.dtype, sample_size=num_samples) if len(self.shape) == 1: result = op.Squeeze(result) return result def aten_multiply(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """multiply.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::mv", trace_only=True) def aten_mv(self: TensorType, vec: TensorType) -> TensorType: """mv(Tensor self, Tensor vec) -> Tensor""" return op.MatMul(self, vec) def aten_mvlgamma(self: TensorType, p: int) -> TensorType: """mvlgamma(Tensor self, int p) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nan_to_num( self: TensorType, nan: Optional[float] = None, posinf: Optional[float] = None, neginf: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """nan_to_num(Tensor self, float? nan=None, float? posinf=None, float? neginf=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nanmean( self: TensorType, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False, dtype: Optional[int] = None, ) -> TensorType: """nanmean(Tensor self, int[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nanmedian(self: TensorType) -> TensorType: """nanmedian(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nanquantile( self: TensorType, q: TensorType, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False, interpolation: str = "linear", ) -> TensorType: """nanquantile(Tensor self, Tensor q, int? dim=None, bool keepdim=False, *, str interpolation='linear') -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nansum( self: TensorType, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False, dtype: Optional[int] = None, ) -> TensorType: """nansum(Tensor self, int[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::narrow", trace_only=True) def aten_narrow(self: TTensor, dim: INT64, start: INT64, length: INT64) -> TTensor: """narrow(Tensor(a) self, int dim, SymInt start, SymInt length) -> Tensor(a)""" dim = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) start = op.Reshape(start, op.Constant(value_ints=[-1])) length = op.Reshape(length, op.Constant(value_ints=[-1])) end = op.Add(start, length) return op.Slice(self, start, end, dim) def aten_narrow_copy(self: TensorType, dim: int, start: INT64, length: INT64) -> TensorType: """narrow_copy(Tensor self, int dim, SymInt start, SymInt length) -> Tensor""" raise NotImplementedError() # NOTE: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a44f8894fa6d973693aab44a3dda079a168b05c1/torch/_decomp/decompositions.py#L1501-L1510 # _native_batch_norm_legit_no_training and _native_batch_norm_legit are meant to # replace native_batch_norm within unknown time period. # TODO: Refactor this after native_batch_norm is deprecated. @torch_op("aten::_native_batch_norm_legit_no_training", trace_only=True) def aten__native_batch_norm_no_training( input: TFloat, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, running_mean: Optional[TFloat] = None, running_var: Optional[TFloat] = None, momentum: float = 0.9, eps: float = 1e-05, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat]: """_native_batch_norm_legit_no_training(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor running_mean, Tensor running_var, float momentum, float eps) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" return aten_native_batch_norm( input, weight, bias, running_mean, running_var, False, momentum, eps ) @torch_op("aten::_native_batch_norm_legit.no_stats", trace_only=True) def aten__native_batch_norm_no_stats( input: TFloat, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, training: bool = False, momentum: float = 0.9, eps: float = 1e-05, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat]: """_native_batch_norm_legit.no_stats(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, bool training, float momentum, float eps) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" return aten_native_batch_norm(input, weight, bias, None, None, training, momentum, eps) @torch_op(("aten::native_batch_norm", "aten::_native_batch_norm_legit"), trace_only=True) def aten_native_batch_norm( input: TFloat, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, running_mean: Optional[TFloat] = None, running_var: Optional[TFloat] = None, training: bool = False, momentum: float = 0.9, eps: float = 1e-05, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat]: """native_batch_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, float momentum, float eps) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" if weight is None: # Set to 1.0 as default weight = op.Expand( op.CastLike(op.Constant(value_floats=[1.0]), input), op.Shape(input, start=1, end=2), ) if bias is None: # Set to 0.0 as default bias = op.Expand( op.CastLike(op.Constant(value_floats=[0.0]), input), op.Shape(input, start=1, end=2), ) axes = list(range(len(input.shape))) axes.pop(1) axes = op.Constant(value_ints=axes) if running_mean is None: # Using input mean running_mean = op.ReduceMean(input, axes, keepdims=False) if running_var is None: # Using input var mean = op.ReduceMean(input, axes) input_sub_mean = op.Sub(input, mean) sqr_input_sub_mean = op.Mul(input_sub_mean, input_sub_mean) running_var = op.ReduceMean(sqr_input_sub_mean, axes, keepdims=False) # TODO: This is a temporary fix for the issue that BatchNormalization # is forced to be in training mode in PyTorch, and ORT currently # only supports training mode with opset version lower than 14. training = False # We have to split to two private functions, because BatchNormalization returns # three outputs when training_mode=True and one when it is False. if training: norm, input_mean, input_rstd, _, _ = _aten_native_batch_norm_training_onnx( input, weight, bias, running_mean, running_var, axes, momentum=1.0 - momentum, eps=eps, ) else: norm, input_mean, input_rstd, _, _ = _aten_native_batch_norm_inference_onnx( input, weight, bias, running_mean, running_var, momentum=1.0 - momentum, eps=eps, ) return norm, input_mean, input_rstd @torch_op("aten::native_batch_norm", private=True) def _aten_native_batch_norm_training_onnx( input: TFloat, weight: TFloat, bias: TFloat, running_mean: TFloat, running_var: TFloat, axes: INT64, momentum: float, eps: float, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: """Batch normalization training mode. NOTE: momentum in PyTorch is 1.0-momentum in ONNX. When calling this function be sure to pass 1.0-momentum when momentum is obtained from PyTorch. """ norm, running_mean, _ = op.BatchNormalization( input, weight, bias, running_mean, running_var, epsilon=eps, momentum=momentum, training_mode=True, ) # Compute mean and rstd # Mean, var, and rstd computation and results are expected to be # in higher precision when inputs are float16. upcast_input = op.Cast(input, to=FLOAT.dtype) mean = op.ReduceMean(upcast_input, axes) input_sub_mean = op.Sub(upcast_input, mean) sqr = op.Mul(input_sub_mean, input_sub_mean) var = op.ReduceMean(sqr, axes, keepdims=False) rstd = op.Div(1.0, op.Sqrt(var + eps)) # Get mean again with size = [1, C] mean = op.ReduceMean(upcast_input, axes, keepdims=False) # Compute the running var the PyTorch way # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/5cc511f72fe073bbd8c10d796d72dce67f5cd5c4/torch/_decomp/decompositions.py#L1646 n = op.Cast(op.Size(input) / op.Shape(input)[1], to=FLOAT.dtype) unbiased_var = var * (n / (n - 1.0)) # NOTE: momentum in ONNX is 1.0-momentum in PyTorch new_running_var = ( op.CastLike((1.0 - momentum) * unbiased_var, running_var) + momentum * running_var ) return norm, mean, rstd, running_mean, new_running_var @torch_op("aten::native_batch_norm", private=True) def _aten_native_batch_norm_inference_onnx( input: TFloat, weight: TFloat, bias: TFloat, running_mean: TFloat, running_var: TFloat, momentum: float, eps: float, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: """Batch normalization inference mode. NOTE: momentum in PyTorch is 1.0-momentum in ONNX. When calling this function be sure to pass 1.0-momentum when momentum is obtained from PyTorch. """ norm = op.BatchNormalization( input, weight, bias, running_mean, running_var, epsilon=eps, momentum=momentum, training_mode=False, ) # CUDA and CPU gives different shapes: # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a44f8894fa6d973693aab44a3dda079a168b05c1/torch/_decomp/decompositions.py#L1451-L1457 # We use CUDA's output here invstd = op.Div(1.0, op.Sqrt(running_var + eps)) # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a44f8894fa6d973693aab44a3dda079a168b05c1/torch/_decomp/decompositions.py#L1475 running_mean_fp32 = op.Cast(running_mean, to=FLOAT.dtype) invstd = op.Cast(invstd, to=FLOAT.dtype) return norm, running_mean_fp32, invstd, running_mean, running_var # TODO: This op is using duplicated code from aten_native_batch_norm, # need to refactor it later. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1125 # NOTE: This op is invoked by PyTorch Functionalization, and not in # native_functions.yaml, It can be found in torch/_decomp/decompositions.py @torch_op("aten::_native_batch_norm_legit_functional", trace_only=True) def aten__native_batch_norm_legit_functional( input: TFloat, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, running_mean: Optional[TFloat] = None, running_var: Optional[TFloat] = None, training: bool = False, momentum: float = 0.9, eps: float = 1e-05, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat, TFloat, TFloat]: if weight is None: # Set to 1.0 as default weight = op.Expand(op.Constant(value_floats=[1.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)) if bias is None: # Set to 0.0 as default bias = op.Expand(op.Constant(value_floats=[0.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)) axes = list(range(len(input.shape))) axes.pop(1) axes = op.Constant(value_ints=axes) if running_mean is None: # Using input mean running_mean = op.ReduceMean(input, axes, keepdims=False) if running_var is None: # Using input var mean = op.ReduceMean(input, axes) input_sub_mean = op.Sub(input, mean) sqr_input_sub_mean = op.Mul(input_sub_mean, input_sub_mean) running_var = op.ReduceMean(sqr_input_sub_mean, axes, keepdims=False) # TODO: This is a temporary fix for the issue that BatchNormalization # is forced to be in training mode in PyTorch, and ORT currently # only supports training mode with opset version lower than 14. training = False # We have to split to two private functions, because BatchNormalization returns # three outputs when training_mode=True and one when it is False. if training: ( norm, input_mean, input_rstd, running_mean, running_var, ) = _aten_native_batch_norm_training_onnx( input, weight, bias, running_mean, running_var, axes, momentum=1.0 - momentum, eps=eps, ) else: ( norm, input_mean, input_rstd, running_mean, running_var, ) = _aten_native_batch_norm_inference_onnx( input, weight, bias, running_mean, running_var, momentum=1.0 - momentum, eps=eps, ) return norm, input_mean, input_rstd, running_mean, running_var def aten_native_batch_norm_backward( grad_out: TensorType, input: TensorType, weight: Optional[TensorType], running_mean: Optional[TensorType], running_var: Optional[TensorType], save_mean: Optional[TensorType], save_invstd: Optional[TensorType], train: bool, eps: float, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """native_batch_norm_backward(Tensor grad_out, Tensor input, Tensor? weight, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, Tensor? save_mean, Tensor? save_invstd, bool train, float eps, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_native_channel_shuffle(self: TensorType, groups: int) -> TensorType: """native_channel_shuffle(Tensor self, int groups) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::native_dropout", trace_only=True) def aten_native_dropout(input: TFloat, p: float, train: bool = True) -> Tuple[TFloat, BOOL]: """native_dropout(Tensor input, float p, bool? train) -> (Tensor, Tensor)""" result, mask = op.Dropout(input, p, train) return result, mask def aten_native_dropout_backward( grad_output: TensorType, mask: TensorType, scale: float ) -> TensorType: """native_dropout_backward(Tensor grad_output, Tensor mask, float scale) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::native_group_norm", trace_only=True) def aten_native_group_norm( input: TFloat, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, N: Optional[INT64] = None, C: Optional[INT64] = None, HxW: Optional[INT64] = None, group: int = 1, eps: float = 1e-05, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat]: """native_group_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, SymInt N, SymInt C, SymInt HxW, int group, float eps) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" # Actually we don't need N,C,HxW value because the input tensor has that information if weight is None: # Set to 1.0 as default, the shape is Channel size weight = op.Expand(op.Constant(value_floats=[1.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)) if bias is None: # Set to 0.0 as default, the shape is Channel size bias = op.Expand(op.Constant(value_floats=[0.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)) # Accoding to Torch, return rstd instead of var norm, mean, rstd = _aten_native_group_norm_onnx(input, weight, bias, group, eps) return norm, mean, rstd @torch_op("aten::native_group_norm", private=True) def _aten_native_group_norm_onnx( input: TFloat, weight: TFloat, bias: TFloat, group: INT64, eps: float, ) -> Tuple[TFloat, TFloat, TFloat]: # Because onnx.GroupNorm() need size=group for weight and bias # But the torch's aten function's input need size=channel, the size mismatched # So we have to use onnx.InstanceNorm() to simulate neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # Create weight_instance_norm and bias_instance_norm, copied from Torch ONNX converter group_tensor = op.Reshape(group, neg_1) # 0 in the shape list keeps dimension value unchanged, for InstanceNorm need [0,group,-1] shape_input = op.Concat(op.Constant(value_ints=[0]), group_tensor, neg_1, axis=0) input_reshaped = op.Reshape(input, shape_input) weight_inst_norm = op.Expand(op.CastLike(1.0, input), group_tensor) bias_inst_norm = op.Expand(op.CastLike(0.0, input), group_tensor) norm = op.InstanceNormalization( input_reshaped, weight_inst_norm, bias_inst_norm, epsilon=eps ) # Reshape back to input's shape norm = op.Reshape(norm, op.Shape(input)) # Using the input weight and bias to do affine # But need to unsqueeze to the target shape for broading cast easy input_rank = Rank(input) axes_unsqueeze = op.Range(1, input_rank - 1, 1) weight_full_shape = op.Unsqueeze(weight, axes_unsqueeze) bias_full_shape = op.Unsqueeze(bias, axes_unsqueeze) weight_full_shape = op.CastLike(weight_full_shape, norm) norm_mul_weight = op.Mul(norm, weight_full_shape) bias_full_shape = op.CastLike(bias_full_shape, norm_mul_weight) norm_result = op.Add(norm_mul_weight, bias_full_shape) # Compute mean and rstd, but using Torch algorithm # The returned shape for mean and vstd should be [N, group, -1] N = op.Shape(input, start=0, end=1) shape_N_group_neg1 = op.Concat(N, group_tensor, neg_1, axis=0) input_N_group_neg1 = op.Reshape(input, shape_N_group_neg1) # The output size is [N, group], so dims = [2] axes = op.Constant(value_ints=[2]) # Get mean which size is [N, group, 1], for broadcasting mean = op.ReduceMean(input_N_group_neg1, axes) input_sub_mean = op.Sub(input_N_group_neg1, mean) sqr_input_sub_mean = op.Mul(input_sub_mean, input_sub_mean) # In Pytorch, vstd = 1/(sqrt(var + eps)) var = op.ReduceMean(sqr_input_sub_mean, axes, keepdims=False) rstd = op.Div(1.0, op.Sqrt(var + eps)) # Get the correct shape [N, group] for mean again mean = op.ReduceMean(input_N_group_neg1, axes, keepdims=False) return norm_result, mean, rstd def aten_native_group_norm_backward( grad_out: TensorType, input: TensorType, mean: TensorType, rstd: TensorType, weight: Optional[TensorType], N: INT64, C: INT64, HxW: INT64, group: int, output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """native_group_norm_backward(Tensor grad_out, Tensor input, Tensor mean, Tensor rstd, Tensor? weight, SymInt N, SymInt C, SymInt HxW, int group, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::native_layer_norm", trace_only=True) def aten_native_layer_norm( input: TReal, normalized_shape: Sequence[int], weight: Optional[TReal] = None, bias: Optional[TReal] = None, eps: float = 1e-05, ) -> Tuple[TReal, TReal, TReal]: """native_layer_norm(Tensor input, SymInt[] normalized_shape, Tensor? weight, Tensor? bias, float eps) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" # https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LayerNorm.html#torch.nn.LayerNorm # The mean and standard-deviation are calculated over the last D dimensions, # where D is the dimension of normalized_shape. For example, if normalized_shape is # (3, 5) (a 2-dimensional shape), the mean and standard-deviation are computed # over the last 2 dimensions of the input (i.e. input.mean((-2, -1))). # Use Python to manipulate start_axis = -len(normalized_shape) if weight is None: one = op.Constant(value_floats=[1.0]) weight = op.Expand(one, op.Shape(input, start=start_axis)) weight = op.CastLike(weight, input) result, mean, rdenominator = op.LayerNormalization( input, weight, bias, axis=start_axis, epsilon=eps ) return result, mean, rdenominator def aten_native_layer_norm_backward( grad_out: TensorType, input: TensorType, normalized_shape: INT64, mean: TensorType, rstd: TensorType, weight: Optional[TensorType], bias: Optional[TensorType], output_mask: Sequence[bool], ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """native_layer_norm_backward(Tensor grad_out, Tensor input, SymInt[] normalized_shape, Tensor mean, Tensor rstd, Tensor? weight, Tensor? bias, bool[3] output_mask) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_native_norm(self: TensorType, p: float = 2.0) -> TensorType: """native_norm(Tensor self, Scalar p=2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::ne", "aten::ne.Scalar", "aten::ne.Tensor", "_operator::ne"), trace_only=True) def aten_ne(self: TReal, other: TReal) -> BOOL: """ne.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Not(op.Equal(self, other)) @torch_op(("aten::neg", "_operator::neg"), trace_only=True) def aten_neg(self: TReal) -> TReal: """neg(Tensor self) -> Tensor""" return op.Neg(self) def aten_negative(self: TensorType) -> TensorType: """negative(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::new_empty", trace_only=True) def aten_new_empty( self: TTensor, size: INT64, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TTensor: """new_empty(Tensor self, SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" # using zero to simulate empty array result = op.ConstantOfShape(size) if dtype == -1: return op.CastLike(result, self) return op.Cast(result, to=dtype) @torch_op("aten::new_empty_strided", trace_only=True) def aten_new_empty_strided( self: TTensor, size: INT64, stride: INT64, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TTensor: """new_empty_strided(Tensor self, SymInt[] size, SymInt[] stride, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" # using zero to simulate empty array zero = op.ConstantOfShape(size) if dtype == -1: return op.CastLike(zero, self) return op.Cast(zero, to=dtype) @torch_op("aten::new_full", trace_only=True) def aten_new_full( self: TTensor, size: INT64, fill_value: TensorType, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TTensor: # new_full(Tensor self, SymInt[] size, Scalar fill_value, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor if dtype == -1: fill_value = op.CastLike(fill_value, self) else: fill_value = op.Cast(fill_value, to=dtype) return op.Expand(fill_value, size) @torch_op("aten::new_ones", trace_only=True) def aten_new_ones( self: TReal, size: INT64, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TReal: """new_ones(Tensor self, SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" one = op.Constant(value_float=1.0) result = op.Expand(one, size) if dtype == -1: return op.CastLike(result, self) return op.Cast(result, to=dtype) @torch_op("aten::new_zeros", trace_only=True) def aten_new_zeros( self: TReal, size: INT64, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TReal: """new_zeros(Tensor self, SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" result = op.ConstantOfShape(size) if dtype == -1: return op.CastLike(result, self) return op.Cast(result, to=dtype) def aten_nextafter(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """nextafter(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::nonzero") def aten_nonzero(self: TTensor) -> INT64: """nonzero(Tensor self) -> Tensor""" # NOTE: In torch the return shape is [n, d], while in onnx [d, n], # where `d` is rank of input tensor, `n` is number of nonzero elements. return op.Transpose(op.NonZero(self), perm=[1, 0]) def aten_nonzero_numpy(self: TensorType) -> TensorType: """nonzero_numpy(Tensor self) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() def aten_norm_except_dim(v: TensorType, pow: int = 2, dim: int = 0) -> TensorType: """norm_except_dim(Tensor v, int pow=2, int dim=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op( ( "aten::normal.Tensor_float", "aten::normal.Tensor_Tensor", "aten::normal.float_Tensor", "aten::normal.float_float", "aten::normal_functional", ), trace_only=True, ) def aten_normal( self: TTensor, mean: float = 0.0, std: float = 1.0, ) -> TFloat: # type: ignore[type-var] """normal_functional(Tensor self, float mean=0, float std=1, *, Generator? generator=None) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) result = op.RandomNormalLike(self, mean=mean, scale=std) return result @torch_op("aten::normal.float_float", trace_only=True) def aten_normal_float_float( mean: float, std: float, size: INT64, dtype: int = FLOAT.dtype ) -> TensorType: """normal.float_float(float mean, float std, SymInt[] size, *, Generator? generator=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype # Create a dummy tensor for RandomNormalLike to get the shape dummy_tensor = op.ConstantOfShape(size) result = op.RandomNormalLike(dummy_tensor, mean=mean, scale=std) return op.Cast(result, to=dtype) @torch_op("aten::normal.float_Tensor") def aten_normal_float_tensor(mean: FLOAT, std: TFloat) -> TFloat: """normal.float_Tensor(float mean, Tensor std, *, Generator? generator=None) -> Tensor""" mean_casted = op.CastLike(mean, std) sampled = op.RandomNormalLike(mean_casted, mean=0.0, scale=1.0) # Transform the distribution to the mean and std return op.Add(op.Mul(std, sampled), mean_casted) @torch_op("aten::normal.Tensor_float") def aten_normal_tensor_float(mean: TFloat, std: FLOAT) -> TFloat: """normal.Tensor_float(Tensor mean, float std=1, *, Generator? generator=None) -> Tensor""" sampled = op.RandomNormalLike(mean, mean=0.0, scale=1.0) # Transform the distribution to the mean and std return op.Add(op.Mul(op.CastLike(std, sampled), sampled), mean) @torch_op("aten::normal.Tensor_Tensor") def aten_normal_tensor_tensor(mean: TFloat, std: TFloat) -> TFloat: """normal.Tensor_Tensor(Tensor mean, Tensor std, *, Generator? generator=None) -> Tensor""" sampled = op.RandomNormalLike(mean, mean=0.0, scale=1.0) # Transform the distribution to the mean and std return op.Add(op.Mul(std, sampled), mean) def aten_not_equal(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """not_equal.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nuclear_norm(self: TensorType, keepdim: bool = False) -> TensorType: """nuclear_norm(Tensor self, bool keepdim=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::ones", trace_only=True) def aten_ones( size: IntType, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ): """ones(SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) one = op.Constant(value_float=1.0) one = op.Cast(one, to=dtype) return op.Expand(one, size) @torch_op("aten::ones_like", trace_only=True) def aten_ones_like( self: TTensor, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, memory_format: str = "", ) -> TTensor: """ones_like(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor Note: dtype is an onnx enum. Users should convert torch dtype to onnx dtype before calling this function. """ if dtype is None: dtype = -1 if dtype == -1: one = op.CastLike(1, self) else: one = op.Cast(1, to=dtype) shape = op.Shape(self) return op.Expand(one, shape) def aten_or(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """__or__.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_orgqr(self: TensorType, input2: TensorType) -> TensorType: """orgqr(Tensor self, Tensor input2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_ormqr( self: TensorType, input2: TensorType, input3: TensorType, left: bool = True, transpose: bool = False, ) -> TensorType: """ormqr(Tensor self, Tensor input2, Tensor input3, bool left=True, bool transpose=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_outer(self: TensorType, vec2: TensorType) -> TensorType: """outer(Tensor self, Tensor vec2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_output_nr(self: TensorType) -> int: """output_nr(Tensor self) -> int""" raise NotImplementedError() def aten_pairwise_distance( x1: TensorType, x2: TensorType, p: float = 2.0, eps: float = 1e-06, keepdim: bool = False ) -> TensorType: """pairwise_distance(Tensor x1, Tensor x2, float p=2, float eps=1e-06, bool keepdim=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_pdist(self: TensorType, p: float = 2.0) -> TensorType: """pdist(Tensor self, float p=2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::permute", trace_only=True) def aten_permute(self: TTensor, dims: Sequence[int]) -> TTensor: """permute(Tensor(a) self, int[] dims) -> Tensor(a)""" if not dims: return op.Transpose(self) # Handle negative axes dims = [axis + len(dims) if axis < 0 else axis for axis in dims] return op.Transpose(self, perm=dims) def aten_permute_copy(self: TensorType, dims: Sequence[int]) -> TensorType: """permute_copy(Tensor self, int[] dims) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_pin_memory(self: TensorType, device: Optional[str] = None) -> TensorType: """pin_memory(Tensor(a) self, Device? device=None) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_pinverse(self: TensorType, rcond: float = 1e-15) -> TensorType: """pinverse(Tensor self, float rcond=1e-15) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::pixel_shuffle") def aten_pixel_shuffle(self: TReal, upscale_factor: int) -> TReal: """pixel_shuffle(Tensor self, int upscale_factor) -> Tensor""" self_shape = op.Shape(self) batch_dims = self_shape[:-3] chw_in_dims = self_shape[-3:] # Reshaping input by collapsing all leading dimensions to match ONNX op requirement (4D) reshaped_self = op.Reshape( self, op.Concat(op.Constant(value_ints=[-1]), chw_in_dims, axis=0) ) depth_to_space = op.DepthToSpace(reshaped_self, blocksize=upscale_factor, mode="CRD") output_shape = op.Concat(batch_dims, op.Shape(depth_to_space)[1:], axis=0) return op.Reshape(depth_to_space, output_shape) @torch_op("aten::pixel_unshuffle") def aten_pixel_unshuffle(self: TReal, downscale_factor: int) -> TReal: """pixel_unshuffle(Tensor self, int downscale_factor) -> Tensor""" self_shape = op.Shape(self) batch_dims = self_shape[:-3] chw_in_dims = self_shape[-3:] # Reshaping input by collapsing all leading dimensions to match ONNX op requirement (4D) reshaped_self = op.Reshape( self, op.Concat(op.Constant(value_ints=[-1]), chw_in_dims, axis=0) ) space_to_depth = op.SpaceToDepth(reshaped_self, blocksize=downscale_factor) output_shape = op.Concat(batch_dims, op.Shape(space_to_depth)[1:], axis=0) return op.Reshape(space_to_depth, output_shape) def aten_poisson(self: TensorType, generator: Optional[str] = None) -> TensorType: """poisson(Tensor self, Generator? generator=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_poisson_nll_loss( input: TensorType, target: TensorType, log_input: bool, full: bool, eps: float, reduction: int, ) -> TensorType: """poisson_nll_loss(Tensor input, Tensor target, bool log_input, bool full, float eps, int reduction) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::polar") def aten_polar(abs: TFloat, angle: TFloat) -> TFloat: """polar(Tensor abs, Tensor angle) -> Tensor""" real = op.Unsqueeze(op.Mul(abs, op.Cos(angle)), axes=[-1]) imag = op.Unsqueeze(op.Mul(abs, op.Sin(angle)), axes=[-1]) return op.Concat(real, imag, axis=-1) def aten_polygamma(n: int, self: TensorType) -> TensorType: """polygamma(int n, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_positive(self: TensorType) -> TensorType: """positive(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op( ("aten::pow.Tensor_Tensor", "aten::pow.Tensor_Scalar"), trace_only=True, ) def aten_pow(self: TReal, exponent: TTensor) -> TReal: """pow(Tensor self, Tensor exponent) -> Tensor""" return op.Pow(self, exponent) @torch_op( ("_operator::pow", "aten::pow.Scalar"), trace_only=True, ) def aten_pow_scalar(self: float, exponent: TTensor) -> TTensor: """pow.Scalar(Scalar self, Tensor exponent) -> Tensor""" return op.Pow(op.Cast(self, to=exponent.dtype), exponent) @torch_op(("aten::prelu", "aten::_prelu_kernel"), trace_only=True) def aten_prelu(self: TReal, weight: TReal) -> TReal: """prelu(Tensor self, Tensor weight) -> Tensor""" rank = len(self.shape) if rank == 0: # e.g. self: [], weight: [1] weight = op.Squeeze(weight) elif rank >= 2: # e.g. self: [5,10,5], weight: [10] weight = op.Reshape(weight, [1, -1] + [1] * (rank - 2)) return op.PRelu(self, weight) def aten_prelu_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, weight: TensorType ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """prelu_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor weight) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::prod", trace_only=True) def aten_prod(self: TReal, dtype: int = -1) -> TReal: """prod(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" if dtype != -1 and dtype is not None: self = op.Cast(self, to=dtype) return op.ReduceProd(self) @torch_op("aten::prod.dim_int", trace_only=True) def aten_prod_dim_int(self: TReal, dim: int, keepdim: bool = False, dtype: int = -1) -> TReal: """prod.dim_int(Tensor self, int dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" if dtype != -1 and dtype is not None: self = op.Cast(self, to=dtype) return op.ReduceProd(self, axes=[dim], keepdims=keepdim) def aten_promote_types(type1: int, type2: int) -> int: """promote_types(ScalarType type1, ScalarType type2) -> ScalarType""" raise NotImplementedError() def aten_put( self: TensorType, index: TensorType, source: TensorType, accumulate: bool = False ) -> TensorType: """put(Tensor self, Tensor index, Tensor source, bool accumulate=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_q_per_channel_axis(self: TensorType) -> int: """q_per_channel_axis(Tensor self) -> int""" raise NotImplementedError() def aten_q_per_channel_scales(self: TensorType) -> TensorType: """q_per_channel_scales(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_q_per_channel_zero_points(self: TensorType) -> TensorType: """q_per_channel_zero_points(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_q_scale(self: TensorType) -> float: """q_scale(Tensor self) -> float""" raise NotImplementedError() def aten_q_zero_point(self: TensorType) -> int: """q_zero_point(Tensor self) -> int""" raise NotImplementedError() def aten_qr(self: TensorType, some: bool = True) -> tuple[TensorType, TensorType]: """qr(Tensor self, bool some=True) -> (Tensor Q, Tensor R)""" raise NotImplementedError() def aten_qscheme(self: TensorType) -> str: """qscheme(Tensor self) -> QScheme""" raise NotImplementedError() def aten_quantile( self: TensorType, q: TensorType, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False, interpolation: str = "linear", ) -> TensorType: """quantile(Tensor self, Tensor q, int? dim=None, bool keepdim=False, *, str interpolation='linear') -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantize_per_channel( self: TensorType, scales: TensorType, zero_points: TensorType, axis: int, dtype: int ) -> TensorType: """quantize_per_channel(Tensor self, Tensor scales, Tensor zero_points, int axis, ScalarType dtype) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantize_per_tensor( self: TensorType, scale: float, zero_point: int, dtype: int ) -> TensorType: """quantize_per_tensor(Tensor self, float scale, int zero_point, ScalarType dtype) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantize_per_tensor_dynamic( self: TensorType, dtype: int, reduce_range: bool ) -> TensorType: """quantize_per_tensor_dynamic(Tensor self, ScalarType dtype, bool reduce_range) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_batch_norm( input: TensorType, weight: Optional[TensorType], bias: Optional[TensorType], mean: TensorType, var: TensorType, eps: float, output_scale: float, output_zero_point: int, ) -> TensorType: """quantized_batch_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor mean, Tensor var, float eps, float output_scale, int output_zero_point) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_gru_cell( input: TensorType, hx: TensorType, w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: TensorType, b_hh: TensorType, packed_ih: TensorType, packed_hh: TensorType, col_offsets_ih: TensorType, col_offsets_hh: TensorType, scale_ih: float, scale_hh: float, zero_point_ih: float, zero_point_hh: float, ) -> TensorType: """quantized_gru_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_lstm_cell( input: TensorType, hx: Sequence[TensorType], w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: TensorType, b_hh: TensorType, packed_ih: TensorType, packed_hh: TensorType, col_offsets_ih: TensorType, col_offsets_hh: TensorType, scale_ih: float, scale_hh: float, zero_point_ih: float, zero_point_hh: float, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """quantized_lstm_cell(Tensor input, Tensor[] hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_max_pool1d( self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0,), dilation: Sequence[int] = (1,), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """quantized_max_pool1d(Tensor self, int[1] kernel_size, int[1] stride=[], int[1] padding=0, int[1] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_max_pool2d( self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Optional[Sequence[int]] = None, padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TensorType: """quantized_max_pool2d(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, int[2] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_rnn_relu_cell( input: TensorType, hx: TensorType, w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: TensorType, b_hh: TensorType, packed_ih: TensorType, packed_hh: TensorType, col_offsets_ih: TensorType, col_offsets_hh: TensorType, scale_ih: float, scale_hh: float, zero_point_ih: float, zero_point_hh: float, ) -> TensorType: """quantized_rnn_relu_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_quantized_rnn_tanh_cell( input: TensorType, hx: TensorType, w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: TensorType, b_hh: TensorType, packed_ih: TensorType, packed_hh: TensorType, col_offsets_ih: TensorType, col_offsets_hh: TensorType, scale_ih: float, scale_hh: float, zero_point_ih: float, zero_point_hh: float, ) -> TensorType: """quantized_rnn_tanh_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::rad2deg", trace_only=True) def aten_rad2deg(self: TFloat) -> TFloat: """rad2deg(Tensor self) -> Tensor""" return op.Mul(self, op.CastLike(180.0 / _MATH_PI, self)) @torch_op("aten::rand", trace_only=True) def aten_rand( size: INT64, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TReal: """rand(SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype shaper = op.ConstantOfShape(size) return op.RandomUniformLike(shaper, dtype=dtype) @torch_op("aten::rand_like", trace_only=True) def aten_rand_like( self: TFloat, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False ) -> TFloat: """rand_like(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" if dtype == -1: return op.RandomUniformLike(self) return op.RandomUniformLike(self, dtype=dtype) @torch_op("aten::randint", trace_only=True) def aten_randint( high: INT64, size: INT64, dtype: int = INT64.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """randint(SymInt high, SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=long, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" shaper = op.ConstantOfShape(size) rand = op.RandomUniformLike(shaper) # Scale to [0, high] first rand_scaled = op.Mul(rand, op.CastLike(high, rand)) # Round to ints rand_int = op.Floor(rand_scaled) return op.Cast(rand_int, to=dtype) @torch_op("aten::randint.low", trace_only=True) def aten_randint_low( low: INT64, high: INT64, size: INT64, dtype: int = INT64.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """randint.low(SymInt low, SymInt high, SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=long, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" shaper = op.ConstantOfShape(size) rand = op.RandomUniformLike(shaper) # Translate to [low, high] first high = op.Cast(high, to=FLOAT.dtype) low = op.Cast(low, to=FLOAT.dtype) rand_translated = op.Add(op.Mul(rand, op.Sub(high, low)), low) # Round to ints rand_int = op.Floor(rand_translated) return op.Cast(rand_int, to=dtype) @torch_op("aten::randint_like", trace_only=True) def aten_randint_like( self: TensorType, high: INT64, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> IntType: """randint_like(Tensor self, SymInt high, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" self_float = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) rand = op.RandomUniformLike(self_float) # Scale to [0, high] first rand_scaled = op.Mul(rand, op.CastLike(high, rand)) # Round to ints rand_int = op.Floor(rand_scaled) if dtype == -1: return op.CastLike(rand_int, self) return op.Cast(rand_int, to=dtype) @torch_op("aten::randint_like.low_dtype", trace_only=True) def aten_randint_like_low_dtype( self: TensorType, low: INT64, high: INT64, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> IntType: """randint_like.low_dtype(Tensor self, SymInt low, SymInt high, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor This is the TorchLib overload for aten::randint_like.low_dtype when dtype is None. """ self_float = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) rand = op.RandomUniformLike(self_float) # Translate to [low, high] first high = op.Cast(high, to=FLOAT.dtype) low = op.Cast(low, to=FLOAT.dtype) rand_translated = op.Add(op.Mul(rand, op.Sub(high, low)), low) # Round to ints rand_int = op.Floor(rand_translated) if dtype == -1: return op.CastLike(rand_int, self) return op.Cast(rand_int, to=dtype) @torch_op("aten::randn", trace_only=True) def aten_randn( size: INT64, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TReal: """randn(SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" shaper = op.ConstantOfShape(size) return op.RandomNormalLike(shaper, dtype=dtype) @torch_op("aten::randn_like", trace_only=True) def aten_randn_like( self: TFloat, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False ) -> TFloat: """randn_like(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" if dtype == -1: return op.RandomNormalLike(self) return op.RandomNormalLike(self, dtype=dtype) def aten_randperm( n: int, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False ) -> TensorType: """randperm(int n, *, ScalarType? dtype=long, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_range( start: float, end: float, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False ) -> TensorType: """range(Scalar start, Scalar end, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_ravel(self: TensorType) -> TensorType: """ravel(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_real(self: TensorType) -> TensorType: """real(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::reciprocal", trace_only=True) def aten_reciprocal(self: TFloat) -> TFloat: """reciprocal(Tensor self) -> Tensor""" return op.Reciprocal(self) def aten_record_stream(self: TensorType, s: str) -> Any: """record_stream(Tensor(a!) self, Stream s) -> ()""" raise NotImplementedError() def aten_refine_names(self: TensorType, names: Sequence[str]) -> TensorType: """refine_names(Tensor(a) self, Dimname[] names) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::remainder.Tensor", "aten::remainder.Scalar"), trace_only=True) def aten_remainder(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """remainder.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # TODO(justinchuby): Improve fp16 precision by following the logic in # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/3a823e46170778cc32783f27596c77d0103084a9/aten/src/ATen/native/cpu/BinaryOpsKernel.cpp#L264-L277 # a - a.div(b, rounding_mode="floor") * b rounded_quotient = op.Floor(op.Div(self, other)) return op.Sub(self, op.Mul(rounded_quotient, other)) @torch_op( ("aten::remainder.Tensor", "aten::remainder.Scalar", "_operator::mod"), trace_only=True ) def aten_remainder_int(self: TInt, other: TInt) -> TInt: """remainder.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Mod(self, other) def aten_rename(self: TensorType, names: Optional[str]) -> TensorType: """rename(Tensor(a) self, Dimname[]? names) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_renorm(self: TensorType, p: float, dim: int, maxnorm: float) -> TensorType: """renorm(Tensor self, Scalar p, int dim, Scalar maxnorm) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::repeat") def aten_repeat(self: TTensor, repeats: TInt) -> TTensor: """repeat(Tensor self, SymInt[] repeats) -> Tensor""" if op.Size(repeats) == 0: result = self else: # TODO(justinchuby): Make ones_like a function when onnxscript supports it repeats = op.Cast(repeats, to=INT64.dtype) # shape = ones_like(repeats) := { one = op.Constant(value_int=1) repeats_shape = op.Shape(repeats) shape = op.Expand(one, repeats_shape) # } self_expanded = op.Expand(self, shape) result = op.Tile(self_expanded, repeats) return result def aten_repeat_interleave( repeats: TensorType, output_size: Optional[int] = None ) -> TensorType: """repeat_interleave.Tensor(Tensor repeats, *, int? output_size=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::reshape") def aten_reshape(self: TTensor, shape: IntType) -> TTensor: """reshape(Tensor(a) self, SymInt[] shape) -> Tensor(a)""" # Reshape only support INT64 as 'shape' shape = op.Cast(shape, to=INT64.dtype) return op.Reshape(self, shape) def aten_reshape_as(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """reshape_as(Tensor(a) self, Tensor other) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::resolve_conj", trace_only=True) def aten_resolve_conj(self: TTensor) -> TTensor: """resolve_conj(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Identity(self) @torch_op("aten::resolve_neg", trace_only=True) def aten_resolve_neg(self: TTensor) -> TTensor: """resolve_neg(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Identity(self) def aten_result_type(tensor: TensorType, other: TensorType) -> int: """result_type.Tensor(Tensor tensor, Tensor other) -> ScalarType""" raise NotImplementedError() def aten_retain_grad(self: TensorType) -> Any: """retain_grad(Tensor(a!) self) -> ()""" raise NotImplementedError() def aten_retains_grad(self: TensorType) -> bool: """retains_grad(Tensor self) -> bool""" raise NotImplementedError() def aten_rnn_relu_cell( input: TensorType, hx: TensorType, w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: Optional[TensorType] = None, b_hh: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """rnn_relu_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_rnn_tanh_cell( input: TensorType, hx: TensorType, w_ih: TensorType, w_hh: TensorType, b_ih: Optional[TensorType] = None, b_hh: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """rnn_tanh_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::roll", trace_only=True) def aten_roll(self: TTensor, shifts: Sequence[int], dims: Sequence[int] = ()) -> TTensor: """roll(Tensor self, int[1] shifts, int[1] dims=[]) -> Tensor""" self_rank = len(self.shape) if self_rank == 0: return op.Identity(self) elif self.shape[0] == 0: # empty tensor return op.Identity(self) else: # NOTE: In pytorch, default value of dims is an empty list. if len(dims) == 0: # Empty sequence # assert isinstance(shifts, int) return _aten_roll_shift_no_dim_onnx(self, shifts) else: # assert len(shifts) == len(dims), but shifts is a tensor, dims is a list result = self for i, shift in enumerate(shifts): dim = dims[i] result = _aten_roll_shift_and_dim_onnx(result, shift, dim) return result @torch_op("aten::roll", trace_only=True, complex=True) def aten_roll_complex( self: TTensor, shifts: Sequence[int], dims: Sequence[int] = () ) -> TTensor: """roll(Tensor self, int[1] shifts, int[1] dims=[]) -> Tensor""" self_rank = len(self.shape) if self_rank == 1: return op.Identity(self) if self.shape[0] == 0: # empty tensor return op.Identity(self) self_real = op.Slice(self, [0], [1], axes=[-1]) self_imag = op.Slice(self, [1], [2], axes=[-1]) if not dims: # assert isinstance(shifts, int) shift_real = _aten_roll_shift_no_dim_onnx(self_real, shifts) shift_imag = _aten_roll_shift_no_dim_onnx(self_imag, shifts) result = op.Concat(shift_real, shift_imag, axis=-1) else: # assert len(shifts) == len(dims), but shifts is a tensor, dims is a list for i, dim in enumerate(dims): shift = op.Gather(shifts, i, axis=0) self_real = _aten_roll_shift_and_dim_onnx(self_real, shift, dim) self_imag = _aten_roll_shift_and_dim_onnx(self_imag, shift, dim) result = op.Concat(self_real, self_imag, axis=-1) return result @torch_op("aten::roll", private=True) def _aten_roll_shift_no_dim_onnx(self: TTensor, shift: INT64) -> TTensor: neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # flatten the self tensor: from [[A,B],[C,D]] to [A,B,C,D] self_flatten = op.Reshape(self, neg_1) # Compute slice length shift_tensor = op.Reshape(shift, neg_1) if shift_tensor < 0: # For [A,B,C,D], if shift is -1, slice_length = -(-1) = 1, means move [A] to the end slice_length = -shift_tensor else: # For [A,B,C,D], if shift is 1, slice_length = 4 - 1 = 3, means move [A,B,C] to the end # The effect equals to move [D] to the beginning slice_length = op.Size(self_flatten) - shift_tensor # Get second part of the tensor, e.g. [A,B,C] suffix = op.Slice(self_flatten, op.Constant(value_ints=[0]), slice_length) # Get first part of the tensor, e.g. [D] prefix = op.Slice(self_flatten, slice_length, op.Reshape(op.Size(self_flatten), neg_1)) # Concat first+second together, e.g. [D,A,B,C] result = op.Concat(prefix, suffix, axis=0) return op.Reshape(result, op.Shape(self)) @torch_op("aten::roll", private=True) def _aten_roll_shift_and_dim_onnx(self: TTensor, shift: INT64, dim: int) -> TTensor: neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) dim_tensor = op.Reshape(op.Constant(value_int=dim), neg_1) shift_tensor = op.Reshape(shift, neg_1) if shift_tensor < 0: slice_length = -shift_tensor else: slice_length = op.Gather(op.Shape(self), dim_tensor, axis=0) - shift_tensor # from [A,B,C,D] -> [D,A,B,C], [D] is prefix, [A,B,C] is suffix suffix = op.Slice(self, op.Constant(value_ints=[0]), slice_length, axes=dim_tensor) prefix = op.Slice(self, slice_length, op.Reshape(op.Size(self), neg_1), axes=dim_tensor) result = op.Concat(prefix, suffix, axis=dim) return result def aten_rot90(self: TensorType, k: int = 1, dims: Sequence[int] = (0, 1)) -> TensorType: """rot90(Tensor self, int k=1, int[] dims=[0,1]) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::round", trace_only=True) def aten_round(self: TFloat) -> TFloat: """round(Tensor self) -> Tensor""" return op.Round(self) @torch_op("aten::round.decimals") def aten_round_decimals(self: TFloat, decimals: int = 0) -> TFloat: """round.decimals(Tensor self, *, int decimals) -> Tensor""" # Scale the input by 10^decimals, round it, and scale it back. ten = op.CastLike(10.0, self) scale = op.Pow(ten, op.CastLike(decimals, self)) self_scaled = op.Mul(self, scale) rounded = op.Round(self_scaled) return op.Div(rounded, scale) def aten_row_indices(self: TensorType) -> TensorType: """row_indices(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_row_indices_copy(self: TensorType) -> TensorType: """row_indices_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_row_stack(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """row_stack(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_rrelu( self: TensorType, lower: float = 0.125, upper: float = 0.3333333333333333, training: bool = False, generator: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """rrelu(Tensor self, Scalar lower=0.125, Scalar upper=0.3333333333333333, bool training=False, Generator? generator=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::rsqrt", trace_only=True) def aten_rsqrt(self: TFloat) -> TFloat: """rsqrt(Tensor self) -> Tensor""" return op.Reciprocal(op.Sqrt(self)) # Do not register rsub. It will be decomposed and type promoted by torch def aten_rsub(self: TReal, other: TReal, alpha: float = 1.0) -> TReal: """rsub.Tensor(Tensor self, Tensor other, *, Scalar alpha=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError @torch_op("aten::scalar_tensor", trace_only=True) def aten_scalar_tensor( s: float, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> RealType: """scalar_tensor(Scalar s, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype # Set trace_only=True because different if branches return different dtypes # which is not supported in an ONNX function return common_ops.cast_to(s, dtype=dtype) @torch_op("aten::scalar_tensor", trace_only=True, complex=True) def aten_scalar_tensor_complex( s: Union[FLOAT, DOUBLE], dtype: int = COMPLEX64.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> RealType: """scalar_tensor(Scalar s, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" # NOTE: When the input is originally in complex, this function is invoked. # On the other hand, when the input is originally in real, aten_scalar_tensor is used. # is invoked. if dtype == -1: dtype = COMPLEX64.dtype if dtype == COMPLEX128.dtype: result = op.Cast(s, to=DOUBLE.dtype) elif dtype == COMPLEX64.dtype: result = op.Cast(s, to=FLOAT.dtype) else: # NOTE: No-op for non-complex dtype # It's potentially a bug if it comes here with no-op. result = s return result @torch_op("aten::scalar_tensor", trace_only=True) def aten_scalar_tensor_sym_number( s: TensorType, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> RealType: """scalar_tensor(Scalar s, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype return common_ops.cast_to(s, dtype=dtype) @torch_op("aten::scatter.value", trace_only=True) def aten_scatter( self: TReal, dim: int, # we have to use int here because ScatterElements() will use this attribute index: TInt, src: TReal, ) -> TReal: """scatter_add(Tensor self, int dim, Tensor index, Tensor src) -> Tensor""" update = op.Expand(src, op.Shape(index)) return op.ScatterElements(self, index, update, axis=dim) @torch_op("aten::scatter_add") def aten_scatter_add( self: TReal, dim: int, # we have to use int here because ScatterElements() will use this attribute index: TInt, src: TReal, ) -> TReal: """scatter_add(Tensor self, int dim, Tensor index, Tensor src) -> Tensor""" # if rank(self) == 0 will lead ORT failed, skipped return op.ScatterElements(self, index, src, axis=dim, reduction="add") @torch_op("aten::scatter_reduce.two", trace_only=True) def aten_scatter_reduce( self: TReal, dim: int, # we have to use int here because ScatterElements() will use this attribute index: TInt, src: TReal, reduce: str, include_self: bool = True, ): """scatter_reduce.two(Tensor self, int dim, Tensor index, Tensor src, str reduce, *, bool include_self=True) -> Tensor""" reduce_mode = { # convert torch string name to onnx string name "mean": "none", # 'mean' doesn't support in ONNX 1.14 definition "sum": "add", "prod": "mul", "amin": "min", "amax": "max", } onnx_reduce = reduce_mode[reduce] self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: # assert (index_rank == 0 and rank_src == 0) neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) self = op.Reshape(self, neg_1) index = op.Reshape(index, neg_1) src = op.Reshape(src, neg_1) result = op.ScatterElements(self, index, src, axis=dim, reduction=onnx_reduce) if self_is_scalar: result = op.Squeeze(result) return result def aten_searchsorted( sorted_sequence: TensorType, self: TensorType, out_int32: bool = False, right: bool = False, side: Optional[str] = None, sorter: Optional[TensorType] = None, ) -> TensorType: """searchsorted.Tensor(Tensor sorted_sequence, Tensor self, *, bool out_int32=False, bool right=False, str? side=None, Tensor? sorter=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_segment_reduce( data: TensorType, reduce: str, lengths: Optional[TensorType] = None, indices: Optional[TensorType] = None, offsets: Optional[TensorType] = None, axis: int = 0, unsafe: bool = False, initial: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """segment_reduce(Tensor data, str reduce, *, Tensor? lengths=None, Tensor? indices=None, Tensor? offsets=None, int axis=0, bool unsafe=False, Scalar? initial=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::select.int", trace_only=True) def aten_select(self: TTensor, dim: int, index: int) -> TTensor: """select(Tensor self, int dim, int index) -> Tensor""" return op.Gather(self, index, axis=dim) def aten_select_backward( grad_output: TensorType, input_sizes: INT64, dim: int, index: int ) -> TensorType: """select_backward(Tensor grad_output, SymInt[] input_sizes, int dim, int index) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::select_scatter") def aten_select_scatter(self: TensorType, src: TensorType, dim: int, index: int) -> TensorType: """select_scatter(Tensor self, Tensor src, int dim, int index) -> Tensor""" # Change src rank to self rank according to dim # e.g. if self is [2,3,4], src is [2,4], dim=1, then update is [2,1,4] update = op.Unsqueeze(src, axes=dim) # Change index rank to the same as 'update' [2,1,4] indices = op.Expand(index, op.Shape(update)) return op.ScatterElements(self, indices, update, axis=dim, reduction="none") @torch_op("aten::selu") def aten_selu(self: TFloat) -> TFloat: """selu(Tensor self) -> Tensor""" return op.Selu(self) def aten_set_data(self: TensorType, new_data: TensorType) -> Any: """set_data(Tensor(a!) self, Tensor new_data) -> ()""" raise NotImplementedError() def aten_sgn(self: TensorType) -> TensorType: """sgn(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::sigmoid", trace_only=True) def aten_sigmoid(self: TFloat) -> TFloat: """sigmoid(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sigmoid(self) @torch_op("aten::sign") def aten_sign(self: TReal) -> TReal: """sign(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sign(self) def aten_signbit(self: TensorType) -> TensorType: """signbit(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::sin", trace_only=True) def aten_sin(self: TFloat) -> TFloat: """sin(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sin(self) @torch_op("aten::sinh", trace_only=True) def aten_sinh(self: TFloat) -> TFloat: """sinh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sinh(self) @torch_op(("aten::slice.Tensor"), trace_only=True) def aten_slice( self: TTensor, dim: int = 0, start: Optional[INT64] = None, end: Optional[INT64] = None, step: Optional[INT64] = None, ) -> TTensor: """slice.Tensor(Tensor(a) self, int dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1) -> Tensor(a)""" # TODO: using OptionalHasElement() to check start/end value if start is not None: start = op.Cast(start, to=INT64.dtype) start = op.Reshape(start, op.Constant(value_ints=[-1])) else: start = op.Constant(value_ints=[0]) if end is not None: end = op.Cast(end, to=INT64.dtype) end = op.Reshape(end, op.Constant(value_ints=[-1])) else: end = op.Constant(value_ints=[_INT64_MAX]) dim = op.Cast(dim, to=INT64.dtype) dim = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) if step is not None: step = op.Cast(step, to=INT64.dtype) step = op.Reshape(step, op.Constant(value_ints=[-1])) else: step = op.Constant(value_ints=[1]) return op.Slice(self, start, end, dim, step) def aten_slice_backward( grad_output: TensorType, input_sizes: INT64, dim: int, start: INT64, end: INT64, step: INT64, ) -> TensorType: """slice_backward(Tensor grad_output, SymInt[] input_sizes, int dim, SymInt start, SymInt end, SymInt step) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slice_copy( self: TensorType, dim: int = 0, start: Optional[INT64] = None, end: Optional[INT64] = None, step: INT64 = 1, ) -> TensorType: """slice_copy.Tensor(Tensor self, int dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::slice_scatter", trace_only=True) def aten_slice_scatter( self: TTensor, src: TTensor, dim: int = 0, start: Optional[INT64] = None, end: Optional[INT64] = None, step: INT64 = 1, ) -> TTensor: """slice_scatter(Tensor self, Tensor src, int dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1) -> Tensor""" # Although 'start' and 'end' can be None in signature, but actually 'start' must be specified # Assert(start is not None) # And, 'end' also must be specified, and end-start must be equal to the size of 'src' # Assert(end-start == shape(src) > 0) # Try torch sample to get more information: # https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.slice_scatter.html?highlight=slice_scatter#torch.slice_scatter # Take (torch.zeros(8, 8), torch.ones(2, 8), 0, 6, 64, 1) as example: # Step 1: get 1D tensor from 0 to dim_size-1, then Slice it using start, end and step. # We cannot use Range(start, end, step) directly as start or end may out of range. # For the example, the output of this step is Slice([0, ..., 7], 6, 64, 1) = [6, 7] # Scatter ND zero = op.Constant(value_ints=[0]) self_shape = op.Shape(self) dim_shape = op.Gather(self_shape, dim, axis=0) index_base = op.Range(0, dim_shape, 1) index_base = op.Slice( index_base, op.Unsqueeze(start, zero), op.Unsqueeze(end, zero), zero, op.Unsqueeze(step, zero), ) index_base = op.Unsqueeze(index_base, -1) # Use trace only to construct the perm attribute in Transpose dims = None if dim != 0: src_rank = len(src.shape) # type: ignore[attr-defined] if src_rank != 0: # Python code, change when onnxscript supports this dims = list(range(src_rank)) dims[0], dims[dim] = dims[dim], dims[0] # Python code ends src = op.Transpose(src, perm=dims) self = op.Transpose(self, perm=dims) output = op.ScatterND(self, index_base, src) if dims is not None: output = op.Transpose(output, perm=dims) return output def aten_slogdet(self: TensorType) -> tuple[TensorType, TensorType]: """slogdet(Tensor self) -> (Tensor sign, Tensor logabsdet)""" raise NotImplementedError() def aten_smm(self: TensorType, mat2: TensorType) -> TensorType: """smm(Tensor self, Tensor mat2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::softmax.int", "aten::special_softmax"), trace_only=True) def aten_softmax(self: TFloat, dim: int, dtype: int = -1) -> TFloat: """softmax(Tensor self, int dim, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) result = op.Softmax(self, axis=dim) if dtype != -1: result = op.Cast(result, to=dtype) if self_is_scalar: # Convert to scalar when input is scalar result = op.Squeeze(result) return result @torch_op(("aten::softmax.int", "aten::special_softmax"), trace_only=True) def aten_softmax_no_dtype(self: TFloat, dim: int) -> TFloat: """softmax(Tensor self, int dim, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) result = op.Softmax(self, axis=dim) if self_is_scalar: # Convert to scalar when input is scalar result = op.Squeeze(result) return result @torch_op("aten::sort", trace_only=True) def aten_sort( self: TReal, dim: int = -1, descending: bool = False, stable: bool = False ) -> tuple[TReal, INT64]: """sort(Tensor self, int dim=-1, bool descending=False, bool stable=False) -> (Tensor values, Tensor indices)""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: return op.Identity(self), op.Constant(value_int=0) shape = op.Shape(self) dim_size = op.Gather(shape, dim, axis=0) dim_size = op.Reshape(dim_size, op.Constant(value_ints=[1])) values, indices = op.TopK(self, dim_size, axis=dim, largest=descending, sorted=True) return values, indices def aten_sparse_dim(self: TensorType) -> int: """sparse_dim(Tensor self) -> int""" raise NotImplementedError() def aten_sparse_mask(self: TensorType, mask: TensorType) -> TensorType: """sparse_mask(Tensor self, Tensor mask) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::split", "aten::split.Tensor")) def aten_split(self: TTensor, split_size: INT64, dim: int = 0) -> TTensor: """split.Tensor(Tensor(a -> *) self, SymInt split_size, int dim=0) -> Tensor(a)[]""" return op.SplitToSequence(self, split_size, axis=dim) def aten_split_copy(self: TensorType, split_size: INT64, dim: int = 0) -> TensorType: """split_copy.Tensor(Tensor self, SymInt split_size, int dim=0) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::split_with_sizes") def aten_split_with_sizes(self: TTensor, split_sizes: INT64, dim: int = 0) -> TTensor: """split_with_sizes(Tensor(a -> *) self, SymInt[] split_sizes, int dim=0) -> Tensor(a)[]""" return op.SplitToSequence(self, split_sizes, axis=dim) def aten_split_with_sizes_copy( self: TensorType, split_sizes: INT64, dim: int = 0 ) -> TensorType: """split_with_sizes_copy(Tensor self, SymInt[] split_sizes, int dim=0) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::sqrt", trace_only=True) def aten_sqrt(self: TFloat) -> TFloat: """sqrt(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sqrt(self) def aten_square(self: TensorType) -> TensorType: """square(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::squeeze", trace_only=True) def aten_squeeze(self: TTensor) -> TTensor: """squeeze(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" return op.Squeeze(self) @torch_op("aten::squeeze.dim", trace_only=True) def aten_squeeze_dim(self: TTensor, dim: int) -> TTensor: if len(self.shape) == 0: return op.Identity(self) return op.Squeeze(self, [dim]) @torch_op("aten::squeeze.dim", complex=True, trace_only=True) def aten_squeeze_dim_complex(self: TTensor, dim: int) -> TTensor: if dim < 0: # Account for the complex dimension in ONNX dim = dim - 1 if len(self.shape) == 1: # The single dimension is the complex dimension return op.Identity(self) return aten_squeeze_dim(self, dim) def aten_squeeze_copy(self: TensorType) -> TensorType: """squeeze_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_sspaddmm( self: TensorType, mat1: TensorType, mat2: TensorType, beta: float = 1.0, alpha: float = 1.0 ) -> TensorType: """sspaddmm(Tensor self, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::stack", trace_only=True, complex=True) def aten_stack_complex(tensors: Sequence[TTensorOrString], dim: int = 0) -> TTensorOrString: """stack(Tensor[] tensors, int dim=0) -> Tensor""" # Real representation unsqueezes the last dimension if dim < 0: dim = dim - 1 return aten_stack(tensors, dim) @torch_op("aten::stack", trace_only=True) def aten_stack(tensors: Sequence[TTensorOrString], dim: int = 0) -> TTensorOrString: """stack(Tensor[] tensors, int dim=0) -> Tensor""" if isinstance(tensors, Sequence): unsqueezed = [op.Unsqueeze(t, op.Constant(value_ints=[dim])) for t in tensors] return op.Concat(*unsqueezed, axis=dim) return op.ConcatFromSequence(tensors, axis=dim, new_axis=1) # std is decomposed by PyTroch def aten_std(self: TReal, unbiased: bool = True) -> TReal: """std(Tensor self, bool unbiased=True) -> Tensor""" var = _aten_var_onnx(self, correction=float(unbiased), keepdim=False) return op.Sqrt(var) # std_dim is decomposed by PyTroch def aten_std_dim( self: TReal, dim: Sequence[int], unbiased: Optional[bool] = True, keepdim: Optional[bool] = False, ) -> TReal: """std.dim(Tensor self, int[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False) -> Tensor""" var = _aten_var_dim_onnx(self, dims=dim, correction=float(unbiased), keepdim=keepdim) return op.Sqrt(var) # std is decomposed by PyTroch def aten_std_correction( self: TReal, # FIXME(justinchuby): Make dim Optional[Sequence[int]] dim: Optional[int] = None, correction: Optional[float] = None, keepdim: bool = False, ) -> TReal: """std.correction(Tensor self, int[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if correction is None: correction = 1.0 if dim is None: var = _aten_var_onnx(self, correction=correction, keepdim=keepdim) else: var = _aten_var_dim_onnx(self, dims=dim, correction=correction, keepdim=keepdim) return op.Sqrt(var) # std_mean is decomposed by PyTroch def aten_std_mean(self: TReal, unbiased: bool = True) -> Tuple[TReal, TReal]: """std_mean(Tensor self, bool unbiased=True) -> (Tensor, Tensor)""" # Assume bool(True) and int(1) are same in ONNX, so pass "unbiased" directly as "correction" # If not this case, should be explicitly set correction value according to unbiased value var, mean = _aten_var_mean_onnx(self, correction=float(unbiased), keepdim=False) return op.Sqrt(var), mean # std_mean is decomposed by PyTroch def aten_std_mean_dim( self: TReal, dim: Sequence[int], unbiased: bool = True, keepdim: bool = False ) -> Tuple[TReal, TReal]: """std_mean.dim(Tensor self, int[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False) -> (Tensor, Tensor)""" # Although dim is Optional in signature, but we assume it must have value for this overload # Assert(dim is not None) var, mean = _aten_var_mean_dim_onnx( self, dims=dim, correction=float(unbiased), keepdim=keepdim ) return op.Sqrt(var), mean # std_mean is decomposed by PyTroch def aten_std_mean_correction( self: TReal, # FIXME(justinchuby): Make dim Optional[Sequence[int]] dim: Optional[int] = None, correction: Optional[float] = None, keepdim: bool = False, ) -> Tuple[TReal, TReal]: """std_mean.correction(Tensor self, int[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False) -> (Tensor, Tensor)""" if correction is None: correction = 1.0 if dim is None: var, mean = _aten_var_mean_onnx(self, correction=correction, keepdim=keepdim) else: var, mean = _aten_var_mean_dim_onnx( self, dims=dim, correction=correction, keepdim=keepdim ) return op.Sqrt(var), mean @torch_op( ( "aten::sub.Tensor", "aten::sub.Scalar", "aten::subtract.Tensor", "aten::subtract.Scalar", "_operator::sub", ), trace_only=True, ) def aten_sub(self: TReal, other: TReal, alpha: float = 1.0) -> TReal: """sub.Tensor(Tensor self, Tensor other, *, Scalar alpha=1) -> Tensor""" if alpha != 1.0: alpha = op.CastLike(alpha, other) other = op.Mul(other, alpha) return op.Sub(self, other) @torch_op( ( "aten::sub.Tensor", "aten::sub.Scalar", "aten::subtract.Tensor", "aten::subtract.Scalar", ), trace_only=True, complex=True, ) def aten_sub_complex(self: TReal, other: TReal, alpha: float = 1.0) -> TReal: """sub.Tensor(Tensor self, Tensor other, *, Scalar alpha=1) -> Tensor""" return aten_sub(self, other, alpha=alpha) @torch_op("aten::sum", trace_only=True) def aten_sum(self: TReal, dtype: int = -1) -> TReal: """sum(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = op.Identity(self) else: result = op.ReduceSum(self, keepdims=False) if dtype != -1 and dtype is not None: result = op.Cast(result, to=dtype) return result @torch_op("aten::sum.dim_IntList", trace_only=True) def aten_sum_dim_IntList( self: TReal, dim: Optional[INT64] = None, keepdim: bool = False, dtype: int = -1 ) -> TReal: """sum.dim_IntList(Tensor self, int[1]? dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" if len(self.shape) == 0: result = op.Identity(self) elif dim is None: result = op.ReduceSum(self, keepdims=keepdim) else: dim = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) dim = op.Cast(dim, to=INT64.dtype) result = op.ReduceSum(self, dim, keepdims=keepdim) if dtype != -1 and dtype is not None: result = op.Cast(result, to=dtype) return result def aten_sum_to_size(self: TensorType, size: Sequence[int]) -> TensorType: """sum_to_size(Tensor self, int[] size) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_svd( self: TensorType, some: bool = True, compute_uv: bool = True ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """svd(Tensor self, bool some=True, bool compute_uv=True) -> (Tensor U, Tensor S, Tensor V)""" raise NotImplementedError() def aten_swapaxes(self: TensorType, axis0: int, axis1: int) -> TensorType: """swapaxes(Tensor(a) self, int axis0, int axis1) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_swapdims(self: TensorType, dim0: int, dim1: int) -> TensorType: """swapdims(Tensor(a) self, int dim0, int dim1) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::sym_size.int", trace_only=True) def aten_sym_size(self: TensorType, dim: int = 0) -> INT64: """sym_size.int(Tensor self, int dim) -> SymInt""" return op.Squeeze(op.Shape(self, end=dim + 1, start=dim)) def aten_symeig( self: TensorType, eigenvectors: bool = False, upper: bool = True ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """symeig(Tensor self, bool eigenvectors=False, bool upper=True) -> (Tensor eigenvalues, Tensor eigenvectors)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::t", trace_only=True) def aten_t(self: TTensor) -> TTensor: """t(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" rank = Rank(self) if rank == 2: result = op.Transpose(self, perm=[1, 0]) else: # rank < 2 result = self return result def aten_t_copy(self: TensorType) -> TensorType: """t_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_take(self: TensorType, index: TensorType) -> TensorType: """take(Tensor self, Tensor index) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_take_along_dim( self: TensorType, indices: TensorType, dim: Optional[int] = None ) -> TensorType: """take_along_dim(Tensor self, Tensor indices, int? dim=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::tan", trace_only=True) def aten_tan(self: TFloat) -> TFloat: """tan(Tensor self) -> Tensor""" return op.Tan(self) @torch_op("aten::tanh", trace_only=True) def aten_tanh(self: TFloat) -> TFloat: """tanh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Tanh(self) @torch_op("aten::tensor.bool", trace_only=True) def aten_tensor_bool(self: bool, dtype: int) -> TensorType: tensor = op.Constant(value_int=self) return op.Cast(tensor, to=dtype) @torch_op("aten::tensor.float", trace_only=True) def aten_tensor_float(self: float, dtype: int) -> TensorType: tensor = op.Constant(value_float=self) return op.Cast(tensor, to=dtype) @torch_op("aten::tensor.int", trace_only=True) def aten_tensor_int(self: int, dtype: int) -> TensorType: tensor = op.Constant(value_int=self) return op.Cast(tensor, to=dtype) def aten_tensordot( self: TensorType, other: TensorType, dims_self: Sequence[int], dims_other: Sequence[int] ) -> TensorType: """tensordot(Tensor self, Tensor other, int[] dims_self, int[] dims_other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_threshold(self: TensorType, threshold: float, value: float) -> TensorType: """threshold(Tensor self, Scalar threshold, Scalar value) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_threshold_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, threshold: float ) -> TensorType: """threshold_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Scalar threshold) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::tile") def aten_tile(self: TTensor, dims: INT64) -> TTensor: """tile(Tensor self, int[] dims) -> Tensor""" self_rank = Rank(self) dims_rank = op.Size(dims) diff = op.Sub(self_rank, dims_rank) if diff > 0: # dims is shorter than self.shape # pad dims with 1 diff_1d = op.Reshape(diff, op.Constant(value_ints=[1])) exapnd_ones = op.Expand(op.Constant(value_ints=[1]), diff_1d) dims = op.Concat(exapnd_ones, dims, axis=0) if diff < 0: # dims is longer than self.shape # pad self.shape with 1 diff_1d = op.Reshape(op.Abs(diff), op.Constant(value_ints=[1])) exapnd_ones = op.Expand(op.Constant(value_ints=[1]), diff_1d) self_shape = op.Shape(self) self_final_shape = op.Concat(exapnd_ones, self_shape, axis=0) self = op.Reshape(self, self_final_shape) return op.Tile(self, dims) def aten_to_dense(self: TensorType, dtype: Optional[int] = None) -> TensorType: """to_dense(Tensor self, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_dense_backward(grad: TensorType, input: TensorType) -> TensorType: """to_dense_backward(Tensor grad, Tensor input) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_mkldnn(self: TensorType, dtype: Optional[int] = None) -> TensorType: """to_mkldnn(Tensor self, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_mkldnn_backward(grad: TensorType, input: TensorType) -> TensorType: """to_mkldnn_backward(Tensor grad, Tensor input) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_padded_tensor( self: TensorType, padding: float, output_size: Optional[INT64] = None ) -> TensorType: """to_padded_tensor(Tensor self, float padding, SymInt[]? output_size=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_sparse(self: TensorType) -> TensorType: """to_sparse(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_sparse_bsc(self: TensorType, blocksize: Sequence[int]) -> TensorType: """to_sparse_bsc(Tensor self, int[2] blocksize) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_sparse_bsr(self: TensorType, blocksize: Sequence[int]) -> TensorType: """to_sparse_bsr(Tensor self, int[2] blocksize) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_sparse_csc(self: TensorType) -> TensorType: """to_sparse_csc(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_to_sparse_csr(self: TensorType) -> TensorType: """to_sparse_csr(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::topk", trace_only=True) def aten_topk( self: TReal, k: int, dim: int = -1, largest: bool = True, sorted: bool = True ) -> Tuple[TReal, INT64]: """topk(Tensor self, int k, int dim=-1, bool largest=True, bool sorted=True) -> (Tensor values, Tensor indices)""" # We do not handle scalar inputs for topk values, indices = op.TopK(self, [k], axis=dim, largest=largest, sorted=sorted) return values, indices def aten_trace(self: TensorType) -> TensorType: """trace(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_trace_backward(grad: TensorType, sizes: INT64) -> TensorType: """trace_backward(Tensor grad, SymInt[] sizes) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::transpose.int", trace_only=True) def aten_transpose(self: TTensor, dim0: int, dim1: int) -> TTensor: """transpose.int(Tensor(a) self, int dim0, int dim1) -> Tensor(a)""" # Use trace only to construct the prem attribute in Transpose self_rank = len(self.shape) # type: ignore[attr-defined] if self_rank == 0: result = self else: # Python code, change when onnxscript supports this dims = list(range(self_rank)) dims[dim0], dims[dim1] = dims[dim1], dims[dim0] # Python code ends result = op.Transpose(self, perm=dims) return result @torch_op("aten::transpose.int", trace_only=True, complex=True) def aten_transpose_complex(self: TTensor, dim0: int, dim1: int) -> TTensor: """transpose.int(Tensor(a) self, int dim0, int dim1) -> Tensor(a)""" # Use trace only to construct the prem attribute in Transpose self_rank = len(self.shape) # type: ignore[attr-defined] if self_rank == 0: result = self else: # Python code, change when onnxscript supports this # Handle when dim0 or dim1 is negative. ONNX uses the last axis to # represent to complex axis so we need to move the dim one axis toward the start. if dim0 < 0: dim0 = dim0 - 1 if dim1 < 0: dim1 = dim1 - 1 dims = list(range(self_rank)) dims[dim0], dims[dim1] = dims[dim1], dims[dim0] # Python code ends result = op.Transpose(self, perm=dims) return result def aten_triangular_solve( self: TensorType, A: TensorType, upper: bool = True, transpose: bool = False, unitriangular: bool = False, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """triangular_solve(Tensor self, Tensor A, bool upper=True, bool transpose=False, bool unitriangular=False) -> (Tensor solution, Tensor cloned_coefficient)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::tril") def aten_tril(self: TTensor, diagonal: int = 0) -> TTensor: """tril(Tensor self, int diagonal=0) -> Tensor""" return op.Trilu(self, diagonal, upper=0) def aten_tril_indices(row: int, col: int, offset: int = 0) -> TensorType: """tril_indices(int row, int col, int offset=0, *, ScalarType? dtype=long, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_triplet_margin_loss( anchor: TensorType, positive: TensorType, negative: TensorType, margin: float = 1.0, p: float = 2.0, eps: float = 1e-06, swap: bool = False, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """triplet_margin_loss(Tensor anchor, Tensor positive, Tensor negative, float margin=1.0, float p=2, float eps=1e-06, bool swap=False, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::triu") def aten_triu(self: TTensor, diagonal: int = 0) -> TTensor: """triu(Tensor self, int diagonal=0) -> Tensor""" return op.Trilu(self, diagonal, upper=1) def aten_triu_indices(row: int, col: int, offset: int = 0) -> TensorType: """triu_indices(int row, int col, int offset=0, *, ScalarType? dtype=long, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::trunc") def aten_trunc(self: TFloat) -> TFloat: """trunc(Tensor self) -> Tensor""" # Reference https://github.com/onnx/onnx/issues/4588#issuecomment-2658170591 return op.Floor(op.Abs(self)) * op.Sign(self) @torch_op("aten::type_as", trace_only=True) def aten_type_as(self: TTensor, other: TTensor2) -> TTensor2: """type_as(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.CastLike(self, other) @torch_op("aten::unbind.int") def aten_unbind(self: TTensor, dim: int = 0) -> Sequence[TTensor]: """unbind.int(Tensor(a -> *) self, int dim=0) -> Tensor(a)[]""" split_sizes = op.Constant(value_int=1) return op.SplitToSequence(self, split_sizes, axis=dim, keepdims=False) @torch_op("aten::unflatten.int") def aten_unflatten(self: TReal, dim: INT64, sizes: INT64): """unflatten(Tensor(a) self, int dim, SymInt[] sizes) -> Tensor(a)""" self_size = op.Shape(self) # PyTorch accepts negative dim as reversed counting self_rank = op.Size(self_size) dim = self_rank + dim dim = dim % self_rank head_start_idx = op.Constant(value_ints=[0]) head_end_idx = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[1])) head_part_rank = op.Slice(self_size, head_start_idx, head_end_idx) tail_start_idx = op.Reshape(dim + 1, op.Constant(value_ints=[1])) tail_end_idx = op.Constant(value_ints=[_INT64_MAX]) tail_part_rank = op.Slice(self_size, tail_start_idx, tail_end_idx) final_shape = op.Concat(head_part_rank, sizes, tail_part_rank, axis=0) return op.Reshape(self, final_shape) @torch_op("aten::unfold", trace_only=True) def aten_unfold(self: TTensor, dimension: int, size: int, step: int) -> TTensor: """unfold(Tensor(a) self, int dimension, int size, int step) -> Tensor(a)""" self_rank = len(self.shape) if self_rank == 0: result = op.Unsqueeze(self, 0) else: # Handle negative dimension if dimension < 0: dimension = dimension + self_rank dim_size = self.shape[dimension] target_end = (dim_size - size) // step + 1 if target_end >= 1: # the rank of final reuslt will be self_rank + 1 self_rank = self_rank + 1 # perm need to be list[int], so have to be generated in trace_only mode perm = list(range(self_rank)) # from [0,1,2,3,4] -> [0,1,3,4,2] when dimension=1 perm.append(perm.pop(dimension + 1)) result = _aten_unfold_onnx(self, dimension, size, step, target_end, perm) return result @torch_op("aten::unfold", private=True) def _aten_unfold_onnx( self: TTensor, dim: int, size: int, step: int, target_end: int, perm: Sequence[int] ) -> TTensor: dims = op.Reshape(op.Constant(value_int=dim), op.Constant(value_ints=[-1])) # FIXME(justinchuby): obtain the dtype for SequenceEmpty, currently it assumes float seq_result = op.SequenceEmpty() i = op.Constant(value_int=0) cond = i < target_end while cond: # because for loop cannot work here, so use while loop starts = op.Reshape(i * step, [-1]) # starts is [0, step, step*2, step*3, ...] ends = starts + size # ends is [0+size, step+size, step*2+size, step*3+size, ...] slice_result = op.Slice(self, starts, ends, dims) # sequence only support float32 slice_result_float32 = op.Cast(slice_result, to=FLOAT.dtype) seq_result = op.SequenceInsert(seq_result, slice_result_float32) i = i + 1 cond = i < target_end concat_result = op.ConcatFromSequence(seq_result, axis=dim, new_axis=1) result = op.Transpose(concat_result, perm=perm) return op.CastLike(result, self) def aten_unfold_backward( grad_in: TensorType, input_sizes: INT64, dim: int, size: int, step: int ) -> TensorType: """unfold_backward(Tensor grad_in, SymInt[] input_sizes, int dim, int size, int step) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_unfold_copy(self: TensorType, dimension: int, size: int, step: int) -> TensorType: """unfold_copy(Tensor self, int dimension, int size, int step) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_unique_consecutive( self: TensorType, return_inverse: bool = False, return_counts: bool = False, dim: Optional[int] = None, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """unique_consecutive(Tensor self, bool return_inverse=False, bool return_counts=False, int? dim=None) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_unique_dim( self: TensorType, dim: int, sorted: bool = True, return_inverse: bool = False, return_counts: bool = False, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """unique_dim(Tensor self, int dim, bool sorted=True, bool return_inverse=False, bool return_counts=False) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_unique_dim_consecutive( self: TensorType, dim: int, return_inverse: bool = False, return_counts: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """unique_dim_consecutive(Tensor self, int dim, bool return_inverse=False, bool return_counts=False) -> (Tensor, Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_unsafe_chunk(self: TensorType, chunks: int, dim: int = 0) -> TensorType: """unsafe_chunk(Tensor self, int chunks, int dim=0) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::unsafe_split.Tensor") def aten_unsafe_split(self: TTensor, split_size: INT64, dim: int = 0) -> Sequence[TTensor]: """unsafe_split.Tensor(Tensor self, SymInt split_size, int dim=0) -> Tensor[]""" return op.SplitToSequence(self, split_size, axis=dim) def aten_unsafe_split_with_sizes( self: TensorType, split_sizes: INT64, dim: int = 0 ) -> TensorType: """unsafe_split_with_sizes(Tensor self, SymInt[] split_sizes, int dim=0) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::unsqueeze") def aten_unsqueeze(self: TTensor, dim: int) -> TTensor: """unsqueeze(Tensor(a) self, int dim) -> Tensor(a)""" dim = op.Cast(dim, to=INT64.dtype) return op.Unsqueeze(self, dim) def aten_unsqueeze_copy(self: TensorType, dim: int) -> TensorType: """unsqueeze_copy(Tensor self, int dim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_value_selecting_reduction_backward( grad: TensorType, dim: int, indices: TensorType, sizes: INT64, keepdim: bool ) -> TensorType: """value_selecting_reduction_backward(Tensor grad, int dim, Tensor indices, SymInt[] sizes, bool keepdim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_values(self: TensorType) -> TensorType: """values(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_values_copy(self: TensorType) -> TensorType: """values_copy(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_vander( x: TensorType, N: Optional[int] = None, increasing: bool = False ) -> TensorType: """vander(Tensor x, int? N=None, bool increasing=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() # var is decomposed by PyTroch def aten_var(self: TReal, unbiased: Optional[bool] = True) -> TReal: """var(Tensor self, bool unbiased=True) -> Tensor""" # Assume bool(True) and int(1) are same in ONNX, so pass "unbiased" directly as "correction" # If not this case, should be explicitly set correction value according to unbiased value return _aten_var_onnx(self, correction=float(unbiased), keepdim=False) # var is decomposed by PyTroch def aten_var_dim( self: TReal, dim: Sequence[int], unbiased: Optional[bool] = True, keepdim: Optional[bool] = False, ) -> TReal: """var(Tensor self, int[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False) -> Tensor""" return _aten_var_dim_onnx(self, dims=dim, correction=float(unbiased), keepdim=keepdim) # var is decomposed by PyTroch def aten_var_correction( self: TReal, # FIXME(justinchuby): Make dim Optional[Sequence[int]] dim: Optional[int] = None, correction: Optional[float] = None, keepdim: bool = False, ) -> TReal: """var.correction(Tensor self, int[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False) -> Tensor""" if correction is None: correction = 1.0 if dim is None: var = _aten_var_onnx(self, correction=correction, keepdim=keepdim) else: var = _aten_var_dim_onnx(self, dims=dim, correction=correction, keepdim=keepdim) return var # var is decomposed by PyTroch def _aten_var_onnx(self: TReal, correction: float, keepdim: bool = False) -> TReal: mean = op.ReduceMean(self, keepdims=keepdim) sub_mean = op.Sub(self, mean) sqr_mean = op.Mul(sub_mean, sub_mean) var = op.ReduceMean(sqr_mean, keepdims=keepdim) # Adjust var according to correction value if correction > 0.0: self_shape = op.Shape(self) numel_float = op.CastLike(op.ReduceProd(self_shape, keepdims=False), self) mul = op.Mul(var, numel_float) sub = op.Sub(numel_float, op.CastLike(correction, self)) var = op.Div(mul, sub) return var # var is decomposed by PyTroch def _aten_var_dim_onnx( self: TReal, dims: Sequence[int], correction: float, keepdim: bool = False ) -> TReal: dims = op.Reshape(dims, op.Constant(value_ints=[-1])) # Computer mean and var sub_mean = op.Sub(self, op.ReduceMean(self, dims, keepdims=True)) sqr_mean = op.Mul(sub_mean, sub_mean) var = op.ReduceMean(sqr_mean, dims, keepdims=keepdim) # Adjust var according to correction value if correction > 0.0: self_shape = op.Shape(self) dim_size = op.Gather(self_shape, dims, axis=0) numel_float = op.CastLike(op.ReduceProd(dim_size, keepdims=False), self) mul = op.Mul(var, numel_float) sub = op.Sub(numel_float, op.CastLike(correction, self)) var = op.Div(mul, sub) return var # var_mean is decomposed by PyTroch def aten_var_mean(self: TReal, unbiased: bool = True) -> Tuple[TReal, TReal]: """var_mean(Tensor self, bool unbiased=True) -> (Tensor, Tensor)""" # Assume bool(True) and int(1) are same in ONNX, so pass "unbiased" directly as "correction" # If not this case, should be explicitly set correction value according to unbiased value return _aten_var_mean_onnx(self, correction=float(unbiased), keepdim=False) # var_mean is decomposed by PyTroch def aten_var_mean_dim( self: TReal, dim: Sequence[int], unbiased: bool = True, keepdim: bool = False ) -> Tuple[TReal, TReal]: """var_mean.dim(Tensor self, int[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False) -> (Tensor, Tensor)""" # Although dim is Optional in signature, but we assume it must have value for this overload # Assert(dim is not None) return _aten_var_mean_dim_onnx(self, dims=dim, correction=float(unbiased), keepdim=keepdim) # var_mean is decomposed by PyTroch def aten_var_mean_correction( self: TReal, # FIXME(justinchuby): Make dim Optional[Sequence[int]] dim: Optional[int] = None, correction: Optional[float] = None, keepdim: bool = False, ) -> Tuple[TReal, TReal]: """var_mean.correction(Tensor self, int[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False) -> (Tensor, Tensor)""" if correction is None: correction = 1.0 if dim is None: var, mean = _aten_var_mean_onnx(self, correction=correction, keepdim=keepdim) else: var, mean = _aten_var_mean_dim_onnx( self, dims=dim, correction=correction, keepdim=keepdim ) return var, mean # var_mean is decomposed by PyTroch def _aten_var_mean_onnx( self: TReal, correction: float = 1.0, keepdim: bool = False ) -> Tuple[TReal, TReal]: # Compute mean and var mean = op.ReduceMean(self, keepdims=keepdim) sub_mean = op.Sub(self, mean) sqr_mean = op.Mul(sub_mean, sub_mean) var = op.ReduceMean(sqr_mean, keepdims=keepdim) # Adjust var according to correction value if correction > 0.0: self_shape = op.Shape(self) numel_float = op.CastLike(op.ReduceProd(self_shape, keepdims=False), self) mul = op.Mul(var, numel_float) sub = op.Sub(numel_float, op.CastLike(correction, self)) var = op.Div(mul, sub) return var, mean # var_mean is decomposed by PyTroch def _aten_var_mean_dim_onnx( self: TReal, dims: Sequence[int], correction: float, keepdim: bool = False ) -> Tuple[TReal, TReal]: dims = op.Reshape(dims, op.Constant(value_ints=[-1])) # Computer mean and var mean = op.ReduceMean(self, dims, keepdims=keepdim) sub_mean = op.Sub(self, op.ReduceMean(self, dims, keepdims=True)) sqr_mean = op.Mul(sub_mean, sub_mean) var = op.ReduceMean(sqr_mean, dims, keepdims=keepdim) # Adjust var according to correction value if correction > 0.0: self_shape = op.Shape(self) dim_size = op.Gather(self_shape, dims, axis=0) numel_float = op.CastLike(op.ReduceProd(dim_size, keepdims=False), self) mul = op.Mul(var, numel_float) sub = op.Sub(numel_float, op.CastLike(correction, self)) var = op.Div(mul, sub) return var, mean def aten_vdot(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """vdot(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::view", "aten::_unsafe_view"), trace_only=True) def aten_view(self: TTensor, size: IntType) -> TTensor: """view(Tensor(a) self, SymInt[] size) -> Tensor(a)""" size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) # Reshape only support INT64 as second input return op.Reshape(self, size) @torch_op(("aten::view", "aten::_unsafe_view"), complex=True) def aten_view_complex(self: TTensor, size: IntType) -> TTensor: """view(Tensor(a) self, SymInt[] size) -> Tensor(a)""" size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) # Reshape only support INT64 as second input complex_size = op.Concat(size, op.Constant(value_ints=[2]), axis=0) return op.Reshape(self, complex_size) @torch_op("aten::view_as") def aten_view_as(self: TTensor, other: TTensor2) -> TTensor: """view_as(Tensor(a) self, Tensor other) -> Tensor(a)""" size = op.Shape(other) return op.Reshape(self, size) @torch_op("aten::view_as_complex", trace_only=True) def aten_view_as_complex(self: TTensor) -> TTensor: """view_as_complex(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" # We always operate on the real representation of a complex number in torchlib # So this is a no-op return op.Identity(self) @torch_op("aten::view_as_complex_copy", trace_only=True) def aten_view_as_complex_copy(self: TTensor) -> TTensor: """view_as_complex_copy(Tensor self) -> Tensor""" # We always operate on the real representation of a complex number in torchlib # So this is a no-op return op.Identity(self) @torch_op("aten::view_as_real", complex=True, trace_only=True) def aten_view_as_real(self: TTensor) -> TTensor: """view_as_real(Tensor(a) self) -> Tensor(a)""" # We always operate on the real representation of a complex number in torchlib # So this is a no-op return op.Identity(self) @torch_op("aten::view_as_real_copy", complex=True, trace_only=True) def aten_view_as_real_copy(self: TTensor) -> TTensor: """view_as_real_copy(Tensor self) -> Tensor""" # We always operate on the real representation of a complex number in torchlib # So this is a no-op return op.Identity(self) @torch_op("aten::view_copy") def aten_view_copy(self: TTensor, size: IntType) -> TTensor: """view_copy(Tensor self, SymInt[] size) -> Tensor""" size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) # Reshape only support INT64 as second input return op.Reshape(self, size) # Do not register vstack - decomposed by PyTorch: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/bedf96d7ffe74b34bcfe52c7ae1ae05f40d6c8ee/torch/_refs/__init__.py#L3918 def aten_vstack(tensors: Sequence[TTensor]) -> TTensor: """vstack(Tensor[] tensors) -> Tensor""" # The same logic as atleast_2d duplicated here to keep # the function self contained @graph() def reshape_to_2d(tensor): shape = op.Shape(tensor) rank = op.Size(shape) if rank <= 1: tensor = op.Reshape(tensor, op.Constant(value_ints=[1, -1])) return tensor tensors_2d = op.SequenceMap(tensors, body=reshape_to_2d) return op.ConcatFromSequence(tensors_2d, axis=0) @torch_op( ( "aten::where.Scalar", "aten::where.ScalarSelf", "aten::where.ScalarOther", "aten::where.self", ) ) def aten_where(condition: BOOL, self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """where.self(Tensor condition, Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Where(condition, self, other) def aten_xor(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """__xor__.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::zeros", trace_only=True) def aten_zeros( size: IntType, dtype: int = FLOAT.dtype, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, ) -> TensorType: """zeros(SymInt[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" if dtype == -1: dtype = FLOAT.dtype size = op.Cast(size, to=INT64.dtype) zero = op.Constant(value_float=0.0) zero = op.Cast(zero, to=dtype) return op.Expand(zero, size) @torch_op("aten::zeros_like", trace_only=True) def aten_zeros_like( self: TTensor, dtype: int = -1, layout: str = "", device: str = "", pin_memory: bool = False, memory_format: str = "", ) -> TTensor: """zeros_like(Tensor self, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" # NOTE: trace_only because both if branches need to be the same type, but we have # a cast in the if branch. if dtype is None: dtype = -1 if dtype == -1: zero = op.CastLike(0, self) else: zero = op.Cast(0, to=dtype) shape = op.Shape(self) return op.Expand(zero, shape) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/fft.py000066400000000000000000000300701475371071500273200ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `fft` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence from onnxscript import INT64 from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import TFloat from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import TensorType @torch_op( ("aten::_fft_c2c", "aten::_fft_c2r", "aten::_fft_r2c"), private=True, complex=True, trace_only=True, ) def _fftn_onnx_normalization( self, transformed: TFloat, normalization: int, forward: bool, dims: Sequence[int], ) -> TFloat: # Obtain the total_sample_count (n) for normalization self_shape = op.Shape(self) total_sample_count = op.ReduceProd(op.Gather(self_shape, dims), keepdims=0) total_sample_count = op.CastLike(total_sample_count, transformed) # Normalize the result # Reference https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.fft.fftn.html#torch.fft.fftn # Reference https://github.com/pytorch/pytorch/blob/d090c18fcaaba6e1b5cb474a89058cf6081c8275/torch/_refs/fft.py#L42 if normalization == 1: # "forward" - normalize by 1/n if forward: result = op.Div(transformed, op.Sqrt(total_sample_count)) else: result = op.Mul(transformed, op.Sqrt(total_sample_count)) elif normalization == 2: # "ortho" - normalize by 1/sqrt(n) if forward: result = op.Div(transformed, total_sample_count) else: result = transformed else: # "backward" - no normalization if forward: result = transformed else: result = op.Mul(transformed, total_sample_count) return result @torch_op( ("aten::_fft_c2c", "aten::_fft_c2r", "aten::_fft_r2c"), trace_only=True, private=True, complex=True, ) def _fftn_onnx( self: TFloat, dims: Sequence[int], normalization: int, inverse: bool, onesided: bool ) -> TFloat: """Standard complex to complex or real to complex FFT (forward or backward). This is a private shared function for implementing the various FFT functions. Args: self: The input tensor. dims: The dimensions to apply FFT. normalization: The normalization mode. inverse: Whether to compute the inverse FFT. onesided: Whether to compute the one-sided FFT, which retains only the positive frequencies. Returns: The transformed tensor. """ # NOTE: trace_only because we need to process each dimension in a loop # NOTE: SymInt dim is not support because DFT-17 needs a static axis # TODO(justinchuby): Make dim dynamic and remove trace_only when ONNX provides support # The 0-th dimension in ONNX DFT-17 is the batch dimension. We need to add a new # dimension at the beginning to represent the batch dimension. transformed = op.Unsqueeze(self, axes=[0]) # Add 1 to account for the batch dimension when counting axes from the left new_dims = [dim_ + 1 if dim_ >= 0 else dim_ for dim_ in dims] for dim in new_dims[:-1]: transformed = op.DFT(transformed, axis=dim, inverse=inverse, onesided=False) # Torch computers one-sided FFT on the last dimension only. if onesided: transformed = op.DFT(transformed, axis=new_dims[-1], inverse=inverse, onesided=True) else: transformed = op.DFT(transformed, axis=new_dims[-1], inverse=inverse, onesided=False) # Remove the batch dimension transformed = op.Squeeze(transformed, axes=[0]) return _fftn_onnx_normalization(self, transformed, normalization, not inverse, dims) @torch_op("aten::_fft_c2c", trace_only=True, complex=True) def aten__fft_c2c( self: TFloat, dim: Sequence[int], normalization: int, forward: bool ) -> TFloat: """_fft_c2c(Tensor self, SymInt[] dim, int normalization, bool forward) -> Tensor Standard complex to complex FFT (forward or backward). """ # NOTE: trace_only because we need to negate forward # NOTE: SymInt dim is not support because DFT-17 needs a static axis # TODO(justinchuby): Make dim dynamic and remove trace_only when ONNX provides support # ONNX DFT input assumes the last dimension is the complex dimension. # Thus dim=-1 in PyTorch is dim=-2 in ONNX. dim = [d - 1 if d < 0 else d for d in dim] return _fftn_onnx(self, dim, normalization, inverse=not forward, onesided=False) @torch_op("aten::_fft_c2r", trace_only=True, complex=True) def aten__fft_c2r( self: TFloat, dim: Sequence[int], normalization: int, last_dim_size: INT64, # pylint: disable=unused-argument ) -> TFloat: """_fft_c2r(Tensor self, int[] dim, int normalization, SymInt last_dim_size) -> Tensor Complex to real inverse FFT. """ # TODO(justinchuby): Figure out what last_dim_size does self_rank = len(self.shape) # ONNX DFT input assumes the last dimension is the complex dimension. # Thus dim=-1 in PyTorch is dim=-2 in ONNX. dim = [(d - 1) + self_rank if d < 0 else d for d in dim] transformed = _fftn_onnx(self, dim, normalization, inverse=True, onesided=False) # Take only the real part real_part = op.Slice(transformed, axes=[-1], starts=[0], ends=[1]) return op.Squeeze(real_part, axes=[-1]) @torch_op("aten::_fft_r2c", trace_only=True) def aten__fft_r2c( self: TFloat, dim: Sequence[int], normalization: int, onesided: bool ) -> TFloat: """_fft_r2c(Tensor self, int[] dim, int normalization, bool onesided) -> Tensor Real to complex forward FFT. """ # Add a new dimension at the end signal = op.Unsqueeze(self, axes=[-1]) # No need to fill the imaginary part because ONNX DFT accepts real inputs # https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DFT.html#inputs self_rank = len(self.shape) # ONNX DFT input assumes the last dimension is the complex dimension. # Thus dim=-1 in PyTorch is dim=-2 in ONNX. dim = [(d - 1) + self_rank if d < 0 else d for d in dim] return _fftn_onnx(signal, dim, normalization, inverse=False, onesided=onesided) def aten_fft_fft( self: TensorType, n: Optional[int] = None, dim: int = -1, norm: Optional[str] = None ) -> TensorType: """fft_fft(Tensor self, int? n=None, int dim=-1, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_fft2( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Sequence[int] = (-2, -1), norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_fft2(Tensor self, int[1]? s=None, int[1] dim=[-2,-1], str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_fftfreq(n: int, d: float = 1.0) -> TensorType: """fft_fftfreq(int n, float d=1.0, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_fftn( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Optional[int] = None, norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_fftn(Tensor self, int[1]? s=None, int[1]? dim=None, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_fftshift(self: TensorType, dim: Optional[int] = None) -> TensorType: """fft_fftshift(Tensor self, int[1]? dim=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_hfft( self: TensorType, n: Optional[int] = None, dim: int = -1, norm: Optional[str] = None ) -> TensorType: """fft_hfft(Tensor self, int? n=None, int dim=-1, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_hfft2( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Sequence[int] = (-2, -1), norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_hfft2(Tensor self, int[1]? s=None, int[1] dim=[-2,-1], str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_hfftn( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Optional[int] = None, norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_hfftn(Tensor self, int[1]? s=None, int[1]? dim=None, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ifft( self: TensorType, n: Optional[int] = None, dim: int = -1, norm: Optional[str] = None ) -> TensorType: """fft_ifft(Tensor self, int? n=None, int dim=-1, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ifft2( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Sequence[int] = (-2, -1), norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_ifft2(Tensor self, int[1]? s=None, int[1] dim=[-2,-1], str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ifftn( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Optional[int] = None, norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_ifftn(Tensor self, int[1]? s=None, int[1]? dim=None, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ifftshift(self: TensorType, dim: Optional[int] = None) -> TensorType: """fft_ifftshift(Tensor self, int[1]? dim=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ihfft( self: TensorType, n: Optional[int] = None, dim: int = -1, norm: Optional[str] = None ) -> TensorType: """fft_ihfft(Tensor self, int? n=None, int dim=-1, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ihfft2( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Sequence[int] = (-2, -1), norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_ihfft2(Tensor self, int[1]? s=None, int[1] dim=[-2,-1], str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_ihfftn( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Optional[int] = None, norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_ihfftn(Tensor self, int[1]? s=None, int[1]? dim=None, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_irfft( self: TensorType, n: Optional[int] = None, dim: int = -1, norm: Optional[str] = None ) -> TensorType: """fft_irfft(Tensor self, int? n=None, int dim=-1, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_irfft2( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Sequence[int] = (-2, -1), norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_irfft2(Tensor self, int[1]? s=None, int[1] dim=[-2,-1], str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_irfftn( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Optional[int] = None, norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_irfftn(Tensor self, int[1]? s=None, int[1]? dim=None, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_rfft( self: TensorType, n: Optional[int] = None, dim: int = -1, norm: Optional[str] = None ) -> TensorType: """fft_rfft(Tensor self, int? n=None, int dim=-1, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_rfft2( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Sequence[int] = (-2, -1), norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_rfft2(Tensor self, int[1]? s=None, int[1] dim=[-2,-1], str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_rfftfreq(n: int, d: float = 1.0) -> TensorType: """fft_rfftfreq(int n, float d=1.0, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fft_rfftn( self: TensorType, s: Optional[int] = None, dim: Optional[int] = None, norm: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """fft_rfftn(Tensor self, int[1]? s=None, int[1]? dim=None, str? norm=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/linalg.py000066400000000000000000000257461475371071500300250ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `linalg` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations import math from typing import Optional, Sequence from onnxscript import BOOL from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import TFloat, TTensor from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import TensorType def aten_linalg_cholesky(self: TensorType, upper: bool = False) -> TensorType: """linalg_cholesky(Tensor self, *, bool upper=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_cholesky_ex( self: TensorType, upper: bool = False, check_errors: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_cholesky_ex(Tensor self, *, bool upper=False, bool check_errors=False) -> (Tensor L, Tensor info)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_cond(self: TensorType, p: Optional[float] = None) -> TensorType: """linalg_cond(Tensor self, Scalar? p=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_cross(self: TTensor, other: TTensor, dim: int = -1) -> TTensor: """linalg_cross(Tensor self, Tensor other, *, int dim=-1) -> Tensor""" # Same implementation as aten_cross raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::_linalg_det", "aten::linalg_det", "aten::det")) def aten_linalg_det(A: TFloat) -> TFloat: """linalg_det(Tensor A) -> Tensor""" return op.Det(A) def aten_linalg_diagonal( A: TensorType, offset: int = 0, dim1: int = -2, dim2: int = -1 ) -> TensorType: """linalg_diagonal(Tensor(a) A, *, int offset=0, int dim1=-2, int dim2=-1) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_eig(self: TensorType) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_eig(Tensor self) -> (Tensor eigenvalues, Tensor eigenvectors)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_eigh(self: TensorType, UPLO: str = "L") -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_eigh(Tensor self, str UPLO="L") -> (Tensor eigenvalues, Tensor eigenvectors)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_eigvals(self: TensorType) -> TensorType: """linalg_eigvals(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_eigvalsh(self: TensorType, UPLO: str = "L") -> TensorType: """linalg_eigvalsh(Tensor self, str UPLO="L") -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_householder_product(input: TensorType, tau: TensorType) -> TensorType: """linalg_householder_product(Tensor input, Tensor tau) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_inv(A: TensorType) -> TensorType: """linalg_inv(Tensor A) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_inv_ex( A: TensorType, check_errors: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_inv_ex(Tensor A, *, bool check_errors=False) -> (Tensor inverse, Tensor info)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_ldl_factor( self: TensorType, hermitian: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_ldl_factor(Tensor self, *, bool hermitian=False) -> (Tensor LD, Tensor pivots)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_ldl_factor_ex( self: TensorType, hermitian: bool = False, check_errors: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """linalg_ldl_factor_ex(Tensor self, *, bool hermitian=False, bool check_errors=False) -> (Tensor LD, Tensor pivots, Tensor info)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_ldl_solve( LD: TensorType, pivots: TensorType, B: TensorType, hermitian: bool = False ) -> TensorType: """linalg_ldl_solve(Tensor LD, Tensor pivots, Tensor B, *, bool hermitian=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_lstsq( self: TensorType, b: TensorType, rcond: Optional[float] = None, driver: Optional[str] = None, ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType, TensorType]: """linalg_lstsq(Tensor self, Tensor b, float? rcond=None, *, str? driver=None) -> (Tensor solution, Tensor residuals, Tensor rank, Tensor singular_values)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_lu( A: TensorType, pivot: bool = True ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """linalg_lu(Tensor A, *, bool pivot=True) -> (Tensor P, Tensor L, Tensor U)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_lu_factor(A: TensorType, pivot: bool = True) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_lu_factor(Tensor A, *, bool pivot=True) -> (Tensor LU, Tensor pivots)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_lu_factor_ex( A: TensorType, pivot: bool = True, check_errors: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """linalg_lu_factor_ex(Tensor A, *, bool pivot=True, bool check_errors=False) -> (Tensor LU, Tensor pivots, Tensor info)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_lu_solve( LU: TensorType, pivots: TensorType, B: TensorType, left: bool = True, adjoint: bool = False ) -> TensorType: """linalg_lu_solve(Tensor LU, Tensor pivots, Tensor B, *, bool left=True, bool adjoint=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_matmul(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """linalg_matmul(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_matrix_exp(self: TensorType) -> TensorType: """linalg_matrix_exp(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_matrix_norm( self: TensorType, ord: float, dim: Sequence[int] = (-2, -1), keepdim: bool = False, dtype: Optional[int] = None, ) -> TensorType: """linalg_matrix_norm(Tensor self, Scalar ord, int[] dim=[-2,-1], bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_matrix_power(self: TensorType, n: int) -> TensorType: """linalg_matrix_power(Tensor self, int n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_matrix_rank( self: TensorType, tol: float, hermitian: bool = False ) -> TensorType: """linalg_matrix_rank(Tensor self, float tol, bool hermitian=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_multi_dot(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """linalg_multi_dot(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_norm( self: TensorType, ord: Optional[float] = None, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False, dtype: Optional[int] = None, ) -> TensorType: """linalg_norm(Tensor self, Scalar? ord=None, int[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_pinv(self: TensorType, rcond: float, hermitian: bool = False) -> TensorType: """linalg_pinv(Tensor self, float rcond, bool hermitian=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_qr(A: TensorType, mode: str = "reduced") -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_qr(Tensor A, str mode='reduced') -> (Tensor Q, Tensor R)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_slogdet(A: TensorType) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_slogdet(Tensor A) -> (Tensor sign, Tensor logabsdet)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_solve(A: TensorType, B: TensorType, left: bool = True) -> TensorType: """linalg_solve(Tensor A, Tensor B, *, bool left=True) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_solve_ex( A: TensorType, B: TensorType, left: bool = True, check_errors: bool = False ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """linalg_solve_ex(Tensor A, Tensor B, *, bool left=True, bool check_errors=False) -> (Tensor result, Tensor info)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_solve_triangular( self: TensorType, B: TensorType, upper: bool, left: bool = True, unitriangular: bool = False, ) -> TensorType: """linalg_solve_triangular(Tensor self, Tensor B, *, bool upper, bool left=True, bool unitriangular=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_svd( A: TensorType, full_matrices: bool = True, driver: Optional[str] = None ) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """linalg_svd(Tensor A, bool full_matrices=True, *, str? driver=None) -> (Tensor U, Tensor S, Tensor Vh)""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_svdvals(A: TensorType, driver: Optional[str] = None) -> TensorType: """linalg_svdvals(Tensor A, *, str? driver=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_tensorinv(self: TensorType, ind: int = 2) -> TensorType: """linalg_tensorinv(Tensor self, int ind=2) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_tensorsolve( self: TensorType, other: TensorType, dims: Optional[int] = None ) -> TensorType: """linalg_tensorsolve(Tensor self, Tensor other, int[]? dims=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_vander(x: TensorType, N: Optional[int] = None) -> TensorType: """linalg_vander(Tensor x, *, int? N=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_linalg_vecdot(x: TensorType, y: TensorType, dim: int = -1) -> TensorType: """linalg_vecdot(Tensor x, Tensor y, *, int dim=-1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::linalg_vector_norm", trace_only=True) def aten_linalg_vector_norm( self: TFloat, ord: float = 2.0, dim: Optional[int] = None, keepdim: bool = False, dtype: int = -1, ) -> TFloat: """linalg_vector_norm(Tensor self, Scalar ord=2, int[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" if dtype != -1: self = op.Cast(self, to=dtype) if dim is None: self = op.Reshape(self, op.Constant(value_ints=[-1])) keepdim = False else: dim = op.Reshape(dim, op.Constant(value_ints=[-1])) self = op.Abs(self) if math.isinf(ord): if ord > 0: return op.ReduceMax(self, dim, keepdims=keepdim) else: return op.ReduceMin(self, dim, keepdims=keepdim) elif ord == 0.0: # sum(x!=0) means count non-zero elements self_bool = op.Cast(self, to=BOOL.dtype) self_0_1 = op.CastLike(self_bool, self) return op.ReduceSum(self_0_1, dim, keepdims=keepdim) elif ord == 1.0: return op.ReduceL1(self, dim, keepdims=keepdim) elif ord == 2.0: return op.ReduceL2(self, dim, keepdims=keepdim) else: self_pow = op.Pow(self, ord) exp = op.CastLike(1 / ord, self) return op.Pow(op.ReduceSum(self_pow, dim, keepdims=keepdim), exp) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/nested.py000066400000000000000000000016171475371071500300300ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `nested` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations from typing import Optional from onnxscript.onnx_types import TensorType def aten_nested_to_padded_tensor( self: TensorType, padding: float, output_size: Optional[int] = None ) -> TensorType: """nested_to_padded_tensor(Tensor self, float padding, int[]? output_size=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/nn.py000066400000000000000000002635301475371071500271650ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `nn` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ # pylint: disable=unused-argument from __future__ import annotations import math from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union import onnx from onnxscript import BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT64, ir from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common as common_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import ( IntType, TFloat, TFloatOrUInt8, TInt, TReal, TTensor, ) from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import TensorType _MATH_PI = math.pi Rank = common_ops.Rank _INT64_MAX = 9223372036854775807 _INT64_MIN = -9223372036854775808 # All float types but float32 TFloatUnlessFloat32 = TypeVar("TFloatUnlessFloat32", bound=Union[BFLOAT16, FLOAT16, DOUBLE]) # NOTE: Implementations of adaptive_average_pool are handled by torch decomp def aten_adaptive_max_pool1d( self: TensorType, output_size: Sequence[int] ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """adaptive_max_pool1d(Tensor self, int[1] output_size) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_adaptive_max_pool2d( self: TensorType, output_size: Sequence[int] ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """adaptive_max_pool2d(Tensor self, int[2] output_size) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_adaptive_max_pool2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, indices: TensorType ) -> TensorType: """adaptive_max_pool2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor indices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_adaptive_max_pool3d( self: TensorType, output_size: Sequence[int] ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """adaptive_max_pool3d(Tensor self, int[3] output_size) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_adaptive_max_pool3d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, indices: TensorType ) -> TensorType: """adaptive_max_pool3d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor indices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def _adjust_attributes_of_avg_pool( expand_size: int, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], ) -> Tuple[Sequence[int], Sequence[int], Sequence[int]]: """Adjust attributes of avg_pool to match ONNX specification.""" if isinstance(kernel_size, int): kernel_shape = [kernel_size] * expand_size else: kernel_shape = kernel_size if isinstance(padding, int): pads = [padding] * expand_size * 2 elif len(padding) == 1: pads = padding * expand_size * 2 elif len(padding) == 2: pads = padding * expand_size else: pads = padding * 2 if isinstance(stride, int): strides = [stride] * expand_size elif not stride: strides = kernel_shape else: strides = stride return (kernel_shape, strides, pads) @torch_op("aten::avg_pool1d", trace_only=True) def aten_avg_pool1d( self: TFloat, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0,), ceil_mode: bool = False, count_include_pad: bool = True, ) -> TFloat: """avg_pool1d(Tensor self, int[1] kernel_size, int[1] stride=[], int[1] padding=0, bool ceil_mode=False, bool count_include_pad=True) -> Tensor""" # Torch prefer to use single number x for kerne,stride,pad,dilation on both side implicitly # But ONNX needs pair number [x,y] to specify on each side explicitly # For pool3d, this number should be 3 expand_size = 1 kernel_shape, strides, pads = _adjust_attributes_of_avg_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding ) result = op.AveragePool( self, ceil_mode=ceil_mode, count_include_pad=count_include_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) return result @torch_op("aten::avg_pool2d", trace_only=True) def aten_avg_pool2d( self: TFloat, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0, 0), ceil_mode: bool = False, count_include_pad: bool = True, divisor_override: Optional[int] = None, ) -> TFloat: """avg_pool2d(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, bool ceil_mode=False, bool count_include_pad=True, int? divisor_override=None) -> Tensor""" # Torch prefer to use single number x for kerne,stride,pad,dilation on both side implicitly # But ONNX needs pair number [x,y] to specify on each side explicitly # For pool3d, this number should be 3 expand_size = 2 kernel_shape, strides, pads = _adjust_attributes_of_avg_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding ) result = op.AveragePool( self, ceil_mode=ceil_mode, count_include_pad=count_include_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) # TODO: if want to support divisor_override argument, need to op.Mul(result, mask) # mask = [ # 1, 2, 3, S,..3, 2, 1 # 2, 4, 6, 2S, 6, 4, 2 # 3, 6, 9, 3S, 9, 6, 3 # S, 2S,3S,SS,3S,2S, S # 3, 6, 9, 3S, 9, 6, 3 # 2, 4, 6, 2S, 6, 4, 2 # 1, 2, 3, S,..3, 2, 1 # ] # S is stride size, in this case S=4, # S may dup lot of times according to the image size return result def aten_avg_pool2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], ceil_mode: bool, count_include_pad: bool, divisor_override: Optional[int], ) -> TensorType: """avg_pool2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride, int[2] padding, bool ceil_mode, bool count_include_pad, int? divisor_override) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::avg_pool3d", trace_only=True) def aten_avg_pool3d( self: TFloat, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), ceil_mode: bool = False, count_include_pad: bool = True, divisor_override: Optional[int] = None, ) -> TFloat: """avg_pool3d(Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] stride=[], int[3] padding=0, bool ceil_mode=False, bool count_include_pad=True, int? divisor_override=None) -> Tensor""" # Torch prefer to use single number x for kerne,stride,pad,dilation on both side implicitly # But ONNX needs pair number [x,y] to specify on each side explicitly # For pool3d, this number should be 3 expand_size = 3 kernel_shape, strides, pads = _adjust_attributes_of_avg_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding ) result = op.AveragePool( self, kernel_shape=kernel_shape, strides=strides, pads=pads, count_include_pad=count_include_pad, ceil_mode=ceil_mode, ) # TODO: if want to support divisor_override argument, need to op.Mul(result, mask) # mask = [ # 1, 2, 3, S,..3, 2, 1 # 2, 4, 6, 2S, 6, 4, 2 # 3, 6, 9, 3S, 9, 6, 3 # S, 2S,3S,SS,3S,2S, S # 3, 6, 9, 3S, 9, 6, 3 # 2, 4, 6, 2S, 6, 4, 2 # 1, 2, 3, S,..3, 2, 1 # ] # S is stride size, in this case S=4, # S may dup lot of times according to the image size return result def aten_avg_pool3d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], ceil_mode: bool, count_include_pad: bool, divisor_override: Optional[int], ) -> TensorType: """avg_pool3d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] stride, int[3] padding, bool ceil_mode, bool count_include_pad, int? divisor_override) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_binary_cross_entropy( self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """binary_cross_entropy(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_binary_cross_entropy_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """binary_cross_entropy_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::celu", trace_only=True) def aten_celu(self: FLOAT, alpha: float = 1.0) -> FLOAT: """celu(Tensor self, Scalar alpha=1.0) -> Tensor""" return op.Celu(self, alpha=alpha) # op.Celu only support float32 @torch_op("aten::celu", trace_only=True) def aten_celu_type_promoted( self: TFloatUnlessFloat32, alpha: float = 1.0 ) -> TFloatUnlessFloat32: """celu(Tensor self, Scalar alpha=1.0) -> Tensor""" self_upcasted = op.Cast(self, to=FLOAT.dtype) return op.CastLike(op.Celu(self_upcasted, alpha=alpha), self) @torch_op("aten::col2im", trace_only=True) def aten_col2im( self: TReal, output_size: INT64, kernel_size: INT64, dilation: Sequence[int] = (1, 1), padding: Sequence[int] = (0, 0), stride: Sequence[int] = (1, 1), ) -> TReal: """col2im(Tensor self, SymInt[2] output_size, int[2] kernel_size, int[2] dilation, int[2] padding, int[2] stride) -> Tensor""" # assert(len(output_size)==2) for ONNX # assert(len(kernel_size)==2) for ONNX # assert(len(dilation)==2) for ONNX # assert(len(stride)==2) for ONNX # The pads should be [w, x, y, z] for ONNX if len(padding) == 1: # [w] -> [w, w, w, w] pads = padding * 4 elif len(padding) == 2: # [w, x] -> [w, x, w, x] pads = padding * 2 else: # assert len(padding) == 4, already [w, x, y, z] pads = padding # Only one ONNX op here so didn't write a private function return op.Col2Im( self, output_size, kernel_size, dilations=dilation, pads=pads, strides=stride, ) def aten_conv_depthwise3d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: INT64, dilation: Sequence[int], ) -> TensorType: """conv_depthwise3d(Tensor self, Tensor weight, int[3] kernel_size, Tensor? bias, int[3] stride, SymInt[3] padding, int[3] dilation) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::cross_entropy_loss", trace_only=True) def aten_cross_entropy_loss( self: TFloat, target: IntType, weight: Optional[TFloat] = None, reduction: int = 1, # default is 'mean' ignore_index: int = -100, label_smoothing: float = 0.0, # this was ignored due to ONNX not support ) -> TFloat: """cross_entropy_loss(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, int reduction=Mean, SymInt ignore_index=-100, float label_smoothing=0.0) -> Tensor""" if reduction == 0: # "none" result, _ = op.SoftmaxCrossEntropyLoss( self, target, weight, reduction="none", ignore_index=ignore_index ) elif reduction == 2: # "sum" result, _ = op.SoftmaxCrossEntropyLoss( self, target, weight, reduction="sum", ignore_index=ignore_index ) else: # "mean", default result, _ = op.SoftmaxCrossEntropyLoss( self, target, weight, reduction="mean", ignore_index=ignore_index ) return result @torch_op("aten::elu", trace_only=True) def aten_elu( self: TFloat, alpha: float = 1.0, scale: float = 1.0, input_scale: float = 1.0, ) -> TFloat: """elu(Tensor self, Scalar alpha=1, Scalar scale=1, Scalar input_scale=1) -> Tensor""" input_scale = op.CastLike(input_scale, self) scale = op.CastLike(scale, self) self = op.Mul(self, input_scale) return op.Mul(op.Elu(self, alpha=alpha), scale) def aten_elu_backward( grad_output: TensorType, alpha: float, scale: float, input_scale: float, is_result: bool, self_or_result: TensorType, ) -> TensorType: """elu_backward(Tensor grad_output, Scalar alpha, Scalar scale, Scalar input_scale, bool is_result, Tensor self_or_result) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_flatten_dense_tensors(tensors: Sequence[TensorType]) -> TensorType: """flatten_dense_tensors(Tensor[] tensors) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fractional_max_pool2d( self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], output_size: Sequence[int], random_samples: TensorType, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """fractional_max_pool2d(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] output_size, Tensor random_samples) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_fractional_max_pool2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], output_size: Sequence[int], indices: TensorType, ) -> TensorType: """fractional_max_pool2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] output_size, Tensor indices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_fractional_max_pool3d( self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], output_size: Sequence[int], random_samples: TensorType, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """fractional_max_pool3d(Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] output_size, Tensor random_samples) -> (Tensor, Tensor)""" raise NotImplementedError() def aten_fractional_max_pool3d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], output_size: Sequence[int], indices: TensorType, ) -> TensorType: """fractional_max_pool3d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] output_size, Tensor indices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::gelu", trace_only=True) def aten_gelu(self: TReal, approximate: str = "none") -> TReal: """gelu(Tensor self, *, str approximate='none') -> Tensor""" if approximate == "tanh": result = _aten_gelu_approximate_tanh(self) else: result = _aten_gelu_approximate_none(self) return result @torch_op("aten::gelu", private=True) def _aten_gelu_approximate_none(self: TReal) -> TReal: """gelu(Tensor self, *, str approximate='none') -> Tensor""" # GELU(x) = 0.5 * x * [1 + ERF(x/sqrt(2)] inner = op.Div(self, 1.4142135623730951) erf = op.Erf(inner) inner = op.Add(erf, 1) inner = op.Mul(self, inner) result = op.Mul(0.5, inner) return result @torch_op("aten::gelu", private=True) def _aten_gelu_approximate_tanh(self: TReal) -> TReal: """gelu(Tensor self, *, str approximate='none') -> Tensor""" # GELU(x) = 0.5 * x * {1 + Tanh[\sqrt(2/pi) * (x + 0.044715 * x^3)]} cubed = op.Pow(self, 3) inner = op.Mul(0.044715, cubed) inner = op.Add(self, inner) # Prefer explicit graph construction over precomputed constants for clarity. two_over_pi = op.CastLike(op.Div(2.0, _MATH_PI), self) inner = op.Mul(op.Sqrt(two_over_pi), inner) inner = op.Tanh(inner) inner = op.Add(inner, 1) inner = op.Mul(self, inner) result = op.Mul(0.5, inner) return result def aten_gelu_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, approximate: str = "none" ) -> TensorType: """gelu_backward(Tensor grad_output, Tensor self, *, str approximate='none') -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::glu") def aten_glu(self: TFloat, dim: int = -1) -> TFloat: """glu(Tensor self, int dim=-1) -> Tensor""" first, second = op.Split(self, axis=dim, num_outputs=2) result = op.Mul(first, op.Sigmoid(second)) return result def aten_glu_backward(grad_output: TensorType, self: TensorType, dim: int) -> TensorType: """glu_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int dim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_glu_backward_jvp( grad_x: TensorType, grad_glu: TensorType, x: TensorType, dgrad_glu: TensorType, dx: TensorType, dim: int, ) -> TensorType: """glu_backward_jvp(Tensor grad_x, Tensor grad_glu, Tensor x, Tensor dgrad_glu, Tensor dx, int dim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::group_norm", trace_only=True) def aten_group_norm( input: TFloat, num_groups: int, weight: Optional[TFloat] = None, bias: Optional[TFloat] = None, eps: float = 1e-05, cudnn_enabled: bool = True, ) -> TensorType: """group_norm(Tensor input, int num_groups, Tensor? weight=None, Tensor? bias=None, float eps=1e-05, bool cudnn_enabled=True) -> Tensor""" # Actually we don't need N,C,HxW value because the input tensor has that information if weight is None: # Set to 1.0 as default, the shape is Channel size weight = op.Expand(op.Constant(value_floats=[1.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)) if bias is None: # Set to 0.0 as default, the shape is Channel size bias = op.Expand(op.Constant(value_floats=[0.0]), op.Shape(input, start=1, end=2)) # Because onnx.GroupNorm() need size=group for weight and bias # But the torch's aten function's input need size=channel, the size mismatched # So we have to use onnx.InstanceNorm() to simulate neg_1 = op.Constant(value_ints=[-1]) # Create weight_instance_norm and bias_instance_norm, copied from Torch ONNX converter group_tensor = op.Reshape(num_groups, neg_1) # 0 in the shape list keeps dimension value unchanged, for InstanceNorm need [0,group,-1] shape_input = op.Concat(op.Constant(value_ints=[0]), group_tensor, neg_1, axis=0) input_reshaped = op.Reshape(input, shape_input) weight_inst_norm = op.Expand( op.CastLike(op.Constant(value_float=1.0), input), group_tensor ) bias_inst_norm = op.Expand(op.CastLike(op.Constant(value_float=0.0), input), group_tensor) norm = op.InstanceNormalization( input_reshaped, weight_inst_norm, bias_inst_norm, epsilon=eps ) # Reshape back to input's shape norm = op.Reshape(norm, op.Shape(input)) # Using the input weight and bias to do affine # But need to unsqueeze to the target shape for broading cast easy input_rank = Rank(input) one = op.Constant(value_int=1) axes_unsqueeze = op.Range(one, op.Sub(input_rank, one), one) weight_full_shape = op.Unsqueeze(weight, axes_unsqueeze) bias_full_shape = op.Unsqueeze(bias, axes_unsqueeze) weight_full_shape = op.CastLike(weight_full_shape, norm) norm_mul_weight = op.Mul(norm, weight_full_shape) bias_full_shape = op.CastLike(bias_full_shape, norm_mul_weight) norm_result = op.Add(norm_mul_weight, bias_full_shape) return norm_result def aten_glu_jvp(glu: TensorType, x: TensorType, dx: TensorType, dim: int) -> TensorType: """glu_jvp(Tensor glu, Tensor x, Tensor dx, int dim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::hardsigmoid", trace_only=True) def aten_hardsigmoid(self: TFloat) -> TFloat: """hardsigmoid(Tensor self) -> Tensor""" return op.HardSigmoid(self, alpha=1 / 6, beta=1 / 2) def aten_hardsigmoid_backward(grad_output: TensorType, self: TensorType) -> TensorType: """hardsigmoid_backward(Tensor grad_output, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::hardswish") def aten_hardswish(self: TFloat) -> TFloat: """hardswish(Tensor self) -> Tensor""" return op.HardSwish(self) def aten_hardswish_backward(grad_output: TensorType, self: TensorType) -> TensorType: """hardswish_backward(Tensor grad_output, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::hardtanh") def aten_hardtanh(self: TReal, min_val: float = -1.0, max_val: float = 1.0) -> TReal: """hardtanh(Tensor self, Scalar min_val=-1, Scalar max_val=1) -> Tensor""" return op.Clip(self, min_val, max_val) @torch_op("aten::hardtanh_backward", trace_only=True) def aten_hardtanh_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, min_val: float, max_val: float ) -> TensorType: """hardtanh_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Scalar min_val, Scalar max_val) -> Tensor""" max_mask = op.Where(op.Greater(self, max_val), 0.0, 1.0) min_mask = op.Where(op.Less(self, min_val), 0.0, 1.0) return op.Mul(op.Mul(grad_output, max_mask), min_mask) def aten_huber_loss( self: TensorType, target: TensorType, reduction: int = 1, delta: float = 1.0 ) -> TensorType: """huber_loss(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean, float delta=1.0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_huber_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, reduction: int, delta: float ) -> TensorType: """huber_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, int reduction, float delta) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def _get_im2col_indices_along_dim( input_d: TInt, kernel_size_d: int, dilation_d: int, padding_d: int, stride_d: int, ): # Input is always 4-D (N, C, H, W) # Calculate indices of sliding blocks along spatial dimension # Slide kernel over input each dim d: # each dimension d ranges from 0 to input[d]+2xpadding[d]-dilation[d]x(kernel_size[d]-1) # with steps = stride blocks_d = input_d + ((padding_d * 2) - (dilation_d * (kernel_size_d - 1))) # Stride kernel over input and find starting indices along dim d blocks_d_indices = op.Range(0, blocks_d, stride_d) blocks_d_indices = op.Unsqueeze(blocks_d_indices, [0]) # Apply dilation on kernel and find its indices along dim d kernel_grid = op.Range(0, kernel_size_d * dilation_d, dilation_d) kernel_mask = op.Unsqueeze(kernel_grid, [1]) # Broadcast and add kernel staring positions (indices) with # kernel_grid along dim d, to get block indices along dim d block_mask = op.Add(blocks_d_indices, kernel_mask) return block_mask def _get_im2col_padded_input(input, padding_h, padding_w): # Input is always 4-D tensor (N, C, H, W) # Padding tensor has the following format: (padding_h, padding_w) # Reshape the padding to follow ONNX format: (dim1_begin, dim2_begin,...,dim1_end, dim2_end,...) pad = op.Concat( op.Constant(value_ints=[0, 0]), op.Unsqueeze(padding_h, [0]), op.Unsqueeze(padding_w, [0]), op.Constant(value_ints=[0, 0]), op.Unsqueeze(padding_h, [0]), op.Unsqueeze(padding_w, [0]), axis=0, ) return op.Pad(input, pad) def _get_im2col_output_shape(input, kernel_h, kernel_w): input_shape = op.Shape(input) batch_dim = op.Gather(input_shape, 0, axis=0) channel_dim = op.Gather(input_shape, 1, axis=0) channel_unfolded = op.Mul(channel_dim, kernel_h * kernel_w) return op.Concat( op.Unsqueeze(batch_dim, [0]), op.Unsqueeze(channel_unfolded, [0]), op.Constant(value_ints=[-1]), axis=0, ) @torch_op("aten::im2col", trace_only=True) def aten_im2col( self: TReal, kernel_size: Sequence[int], dilation: Sequence[int] = (1, 1), padding: Sequence[int] = (0, 0), stride: Sequence[int] = (1, 1), ) -> TensorType: """im2col(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] dilation=1, int[2] padding=0, int[2] stride=1) -> Tensor""" input_shape = op.Shape(self) input_h = op.Gather(input_shape, 2, axis=0) input_w = op.Gather(input_shape, 3, axis=0) if not isinstance(kernel_size, Sequence): kernel_size = (kernel_size, kernel_size) kernel_sizes = list(kernel_size) if not isinstance(dilation, Sequence): dilation = (dilation, dilation) dilations = list(dilation) if not isinstance(padding, Sequence): padding = (padding, padding) pads = list(padding) if isinstance(stride, int): stride = (stride, stride) strides = list(stride) stride_h, stride_w = strides[0], strides[1] padding_h, padding_w = pads[0], pads[1] dilation_h, dilation_w = dilations[0], dilations[1] kernel_h, kernel_w = kernel_sizes[0], kernel_sizes[1] blocks_row_indices = _get_im2col_indices_along_dim( input_h, kernel_h, dilation_h, padding_h, stride_h ) blocks_col_indices = _get_im2col_indices_along_dim( input_w, kernel_w, dilation_w, padding_w, stride_w ) output_shape = _get_im2col_output_shape(self, kernel_h, kernel_w) padded_input = _get_im2col_padded_input(self, padding_h, padding_w) # For a 4D matrix of size (1, 1, 3, 3) as below with kernel_size=2, stride=1, and dilation=1 # [[[[1., 2., 3.,], # [4., 5., 6.,], # [7., 8., 9.,]]]] # First gather indices along rows (dim=2) with blocks_row_indices = [[0,1], [1,2]] to get: # [[[[[1., 2., 3.], # [4., 5., 6.]], # [[4., 5., 6.], # [7., 8., 9.]]]]] # And then gather along cols (dim=4) with blocks_row_indices = [[0,1], [1,2]] to get: # [[[[[[1., 2.], # [4., 5.]], # [[2., 3.], # [5., 6]]], # [[[4., 5.], # [7., 8.]], # [[5., 6.], # [8., 9.]]]]]] # Transpose dims 3 (depth) and 4 (rows), and then reshape to output shape (1, 1, 4, 4) to get: # [[[1., 2., 4., 5.], # [2., 3., 5., 6.], # [4., 5., 7., 8.], # [5., 6., 8., 9.]]] output = op.Gather(padded_input, blocks_row_indices, axis=2) output = op.Gather(output, blocks_col_indices, axis=4) output = op.Transpose(output, perm=[0, 1, 2, 4, 3, 5]) return op.Reshape(output, output_shape) def aten_infinitely_differentiable_gelu_backward( grad: TensorType, self: TensorType ) -> TensorType: """infinitely_differentiable_gelu_backward(Tensor grad, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_l1_loss(self: TensorType, target: TensorType, reduction: int = 1) -> TensorType: """l1_loss(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::leaky_relu") def aten_leaky_relu(self: TFloat, negative_slope: float = 0.01) -> TFloat: """leaky_relu(Tensor self, Scalar negative_slope=0.01) -> Tensor""" return op.LeakyRelu(self, alpha=negative_slope) def aten_leaky_relu_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, negative_slope: float, self_is_result: bool ) -> TensorType: """leaky_relu_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Scalar negative_slope, bool self_is_result) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::linear", trace_only=True) def aten_linear(input: TFloat, weight: TFloat, bias: Optional[TFloat] = None) -> TFloat: """linear(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None) -> Tensor""" if len(input.shape) == 2: # Use Gemm for the rank 2 input return op.Gemm(input, weight, bias, transB=True) weight_transposed = op.Transpose(weight, perm=[1, 0]) mul = op.MatMul(input, weight_transposed) if bias is None: return mul return op.Add(mul, bias) @torch_op("aten::log_sigmoid") def aten_log_sigmoid(self: TFloat) -> TFloat: """log_sigmoid(Tensor self) -> Tensor""" return op.Log(op.Sigmoid(self)) def aten_log_sigmoid_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, buffer: TensorType ) -> TensorType: """log_sigmoid_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor buffer) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_log_sigmoid_forward(self: TensorType) -> tuple[TensorType, TensorType]: """log_sigmoid_forward(Tensor self) -> (Tensor output, Tensor buffer)""" raise NotImplementedError() def aten_logit_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, eps: Optional[float] = None ) -> TensorType: """logit_backward(Tensor grad_output, Tensor self, float? eps=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::max_pool1d", trace_only=True) def aten_max_pool1d( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0,), dilation: Sequence[int] = (1,), ceil_mode: bool = False, ) -> TFloatOrUInt8: """max_pool1d(Tensor self, int[1] kernel_size, int[1] stride=[], int[1] padding=0, int[1] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" # Torch prefers to use single number x for kernel, stride, pad and dilation on both sides implicitly. # But ONNX needs to specify a tuple of three ints for all sides explicitly. expand_size = 1 kernel_shape, strides, pads, dilations = _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding, dilation ) return _aten_max_pool_onnx(self, kernel_shape, strides, pads, dilations, ceil_mode, 2) @torch_op("aten::max_pool1d_with_indices", trace_only=True) def aten_max_pool1d_with_indices( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0,), dilation: Sequence[int] = (1,), ceil_mode: bool = False, ) -> Tuple[TFloatOrUInt8, INT64]: """max_pool1d_with_indices(Tensor self, int[1] kernel_size, int[1] stride=[], int[1] padding=0, int[1] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> (Tensor, Tensor)""" # Torch prefers to use single number x for kernel, stride, pad and dilation on both sides implicitly. # But ONNX needs to specify a tuple of three ints for all sides explicitly. expand_size = 1 kernel_shape, strides, pads, dilations = _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding, dilation ) return _aten_max_pool_with_indices_onnx( self, kernel_shape, strides, pads, dilations, ceil_mode, 2, ([1] * expand_size), ([0] * expand_size), ([2 + i for i in range(expand_size)]), ) def _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size: int, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], ) -> Tuple[Sequence[int], Sequence[int], Sequence[int], Sequence[int]]: if isinstance(dilation, int): dilations = [dilation] * expand_size else: dilations = dilation if isinstance(kernel_size, int): kernel_shape = [kernel_size] * expand_size else: kernel_shape = kernel_size # NOTE: expand_size is the dimension of pooling kernel, # ONNX needs begin and end padding so we need to double the padding # NOTE: expand size prevents padding from being a single int in # multiple dimension cases if isinstance(padding, int): pads = [padding] * expand_size * 2 elif len(padding) == 1: pads = padding * expand_size * 2 elif len(padding) == 2: # 2D padding pads = padding * 2 elif len(padding) == 3: # 3D padding pads = padding * 2 else: # When padding is already done for all dimensions, # we don't need to double it # eg: (1, 1, 1, 1, 1, 1) pads = padding if isinstance(stride, int): strides = [stride] * expand_size elif not stride: strides = kernel_shape else: strides = stride return (kernel_shape, strides, pads, dilations) @torch_op("aten::max_pool2d", trace_only=True) def aten_max_pool2d( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TFloatOrUInt8: """max_pool2d(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, int[2] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" # Torch prefers to use single number x for kernel, stride, pad and dilation on both sides implicitly. # But ONNX needs to specify a pair of number [x,y] on each side explicitly. expand_size = 2 kernel_shape, strides, pads, dilations = _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding, dilation ) return _aten_max_pool_onnx(self, kernel_shape, strides, pads, dilations, ceil_mode, 3) def _aten_max_pool_onnx( self: TFloatOrUInt8, kernel_shape: Sequence[int], strides: Sequence[int], pads: Sequence[int], dilations: Sequence[int], ceil_mode: bool, unbatched_rank: int, ) -> TFloatOrUInt8: self_rank_is_unbatched_rank = Rank(self) == unbatched_rank if self_rank_is_unbatched_rank: # C,H,W -> N,C,H,W and N=1 self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) pool_result, _ = op.MaxPool( self, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) if self_rank_is_unbatched_rank: pool_result = op.Squeeze(pool_result, op.Constant(value_ints=[0])) return pool_result @torch_op("aten::max_pool3d", trace_only=True) def aten_max_pool3d( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> TFloatOrUInt8: """max_pool3d(Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] stride=[], int[3] padding=0, int[3] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> Tensor""" # Torch prefers to use single number x for kernel, stride, pad and dilation on both sides implicitly. # But ONNX needs to specify a tuple of three ints for all sides explicitly. expand_size = 3 kernel_shape, strides, pads, dilations = _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding, dilation ) return _aten_max_pool_onnx(self, kernel_shape, strides, pads, dilations, ceil_mode, 4) @torch_op("aten::max_pool2d_with_indices", trace_only=True) def aten_max_pool2d_with_indices( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> Tuple[TFloatOrUInt8, INT64]: """max_pool2d_with_indices(Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride=[], int[2] padding=0, int[2] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> (Tensor, Tensor)""" # Torch prefers to use single number x for kernel, stride, pad and dilation on both sides implicitly. # But ONNX needs to specify a pair of number [x,y] on each side explicitly. expand_size = 2 kernel_shape, strides, pads, dilations = _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding, dilation ) return _aten_max_pool_with_indices_onnx( self, kernel_shape, strides, pads, dilations, ceil_mode, 3, ([1] * expand_size), ([0] * expand_size), ([2 + i for i in range(expand_size)]), ) def aten_max_pool2d_with_indices_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], ceil_mode: bool, indices: TensorType, ) -> TensorType: """max_pool2d_with_indices_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[2] kernel_size, int[2] stride, int[2] padding, int[2] dilation, bool ceil_mode, Tensor indices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::max_pool3d_with_indices", trace_only=True) def aten_max_pool3d_with_indices( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int] = (), padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), ceil_mode: bool = False, ) -> Tuple[TFloatOrUInt8, INT64]: """max_pool3d_with_indices(Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] stride=[], int[3] padding=0, int[3] dilation=1, bool ceil_mode=False) -> (Tensor, Tensor)""" # Torch prefers to use single number x for kernel, stride, pad and dilation on both sides implicitly. # But ONNX needs to specify a tuple of three ints for all sides explicitly. expand_size = 3 kernel_shape, strides, pads, dilations = _adjust_attributes_of_max_pool( expand_size, kernel_size, stride, padding, dilation ) return _aten_max_pool_with_indices_onnx( self, kernel_shape, strides, pads, dilations, ceil_mode, 4, ([1] * expand_size), ([0] * expand_size), ([2 + i for i in range(expand_size)]), ) def _aten_max_pool_with_indices_onnx( self: TFloatOrUInt8, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], ceil_mode: bool, unbatched_rank: int, n_dims_one: Sequence[int], n_dims_zero: Sequence[int], n_dims_axes: Sequence[int], ) -> Tuple[TFloatOrUInt8, INT64]: self_rank_is_unbatched_rank = Rank(self) == unbatched_rank if self_rank_is_unbatched_rank: self = op.Unsqueeze(self, axes=0) pool_result, indices = op.MaxPool( self, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilation, kernel_shape=kernel_size, pads=padding, strides=stride, ) # Simple but hacky way to get flattened indices values # to be used to convert the indices values to non-flattened. # In ONNX the indices are computed as a flatten 1-D tensor, # so the values in indices are in [0, N x C x D1 x ... x Dn). # To convert the indices to the same format used by PyTorch, # we first execute a maxpool with a kernel and stride of 1 on the same input. # This will result in a tensor of indices in which each index will have it's own value. # Using this tensor as a reference, we extract the first index of each axis and subtract # it from each index of this axis in the indices to convert. # This step will result in a tensor where each dimension has values of indices within # the dimension it is in. # For Maxpool1d(kernel=1,stride=1,return_indices=True), with the input torch.ones(1,2,2). # The computed indices are the following: # output indices pytorch : # [[0,1], # [0,1]] # output indices onnx: # [[0,1], # [2,3]] # The purpose was to convert the indices from one format to the other to be able to match the results. # So flattened_indices will have the value of each index and will be equal to : # [[0,1], # [2,3]] # Then call Slice to get the first value of each line (so 0 and 2). # And the subtraction executes : # [[0-0,1-0], # [2-2,3-2]] # So indices results to the expected output which is : # [[0,1], # [0,1]] # For more information : # https://github.com/pytorch/pytorch/pull/16455#issuecomment-460776407 _, flatten_indices = op.MaxPool( self, dilations=dilation, kernel_shape=n_dims_one, strides=n_dims_one ) ends = op.Constant(value_ints=n_dims_one) starts = op.Constant(value_ints=n_dims_zero) axes = op.Constant(value_ints=n_dims_axes) delta = op.Slice(flatten_indices, axes=axes, starts=starts, ends=ends) indices = op.Sub(indices, delta) if self_rank_is_unbatched_rank: pool_result = op.Squeeze(pool_result, op.Constant(value_ints=[0])) indices = op.Squeeze(indices, op.Constant(value_ints=[0])) return (pool_result, indices) def aten_max_pool3d_with_indices_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, kernel_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], dilation: Sequence[int], ceil_mode: bool, indices: TensorType, ) -> TensorType: """max_pool3d_with_indices_backward(Tensor grad_output, Tensor self, int[3] kernel_size, int[3] stride, int[3] padding, int[3] dilation, bool ceil_mode, Tensor indices) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_max_unpool2d( self: TensorType, indices: TensorType, output_size: Sequence[int] ) -> TensorType: """max_unpool2d(Tensor self, Tensor indices, int[2] output_size) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_max_unpool3d( self: TensorType, indices: TensorType, output_size: Sequence[int], stride: Sequence[int], padding: Sequence[int], ) -> TensorType: """max_unpool3d(Tensor self, Tensor indices, int[3] output_size, int[3] stride, int[3] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::mish") def aten_mish(self: TFloat) -> TFloat: """mish(Tensor self) -> Tensor""" return op.Mish(self) def aten_mish_backward(grad_output: TensorType, self: TensorType) -> TensorType: """mish_backward(Tensor grad_output, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_linear( self: TensorType, weight: TensorType, bias: Optional[TensorType] = None ) -> TensorType: """mkldnn_linear(Tensor self, Tensor weight, Tensor? bias=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_reorder_conv2d_weight( self: TensorType, padding: Sequence[int] = (0, 0), stride: Sequence[int] = (1, 1), dilation: Sequence[int] = (1, 1), groups: int = 1, ) -> TensorType: """mkldnn_reorder_conv2d_weight(Tensor self, int[2] padding=0, int[2] stride=1, int[2] dilation=1, int groups=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_mkldnn_reorder_conv3d_weight( self: TensorType, padding: Sequence[int] = (0, 0, 0), stride: Sequence[int] = (1, 1, 1), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), groups: int = 1, ) -> TensorType: """mkldnn_reorder_conv3d_weight(Tensor self, int[3] padding=0, int[3] stride=1, int[3] dilation=1, int groups=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::mse_loss", trace_only=True) def aten_mse_loss(self: TReal, target: TReal, reduction: int = 1) -> TReal: """mse_loss(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean) -> Tensor""" # FIXME: When reduction=0, the shape(result) will be different than other case result = op.Mul(self - target, self - target) if reduction == 1: # mean result = op.ReduceMean(result, keepdims=False) if reduction == 2: # sum result = op.ReduceSum(result, keepdims=False) return result def aten_mse_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, reduction: int ) -> TensorType: """mse_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, int reduction) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_multi_margin_loss( self: TensorType, target: TensorType, p: float = 1.0, margin: float = 1.0, weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """multi_margin_loss(Tensor self, Tensor target, Scalar p=1, Scalar margin=1, Tensor? weight=None, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_multi_margin_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, p: float, margin: float, weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ) -> TensorType: """multi_margin_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, Scalar p, Scalar margin, Tensor? weight=None, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_multilabel_margin_loss( self: TensorType, target: TensorType, reduction: int = 1 ) -> TensorType: """multilabel_margin_loss(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_multilabel_margin_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, reduction: int, is_target: TensorType, ) -> TensorType: """multilabel_margin_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, int reduction, Tensor is_target) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_multilabel_margin_loss_forward( self: TensorType, target: TensorType, reduction: int ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """multilabel_margin_loss_forward(Tensor self, Tensor target, int reduction) -> (Tensor output, Tensor is_target)""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::nll_loss", trace_only=True) def aten_nll_loss( self: TFloat, target: INT64, weight: Optional[TFloat] = None, reduction: int = 1, ignore_index: int = -100, ) -> TFloat: """nll_loss(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, int reduction=Mean, SymInt ignore_index=-100) -> Tensor""" self_rank_is_1 = Rank(self) == 1 if self_rank_is_1: # self rank should be at least 2 self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) rank_target = Rank(target) if rank_target == 0: # target rank should be at least 1 target = op.Unsqueeze(target, op.Constant(value_ints=[0])) if reduction == 0: reduction_str = "none" elif reduction == 1: reduction_str = "mean" else: # assert reduction == 2 reduction_str = "sum" result = op.NegativeLogLikelihoodLoss( self, target, weight, ignore_index=ignore_index, reduction=reduction_str ) if self_rank_is_1: result = op.Squeeze(result) return result def aten_nll_loss2d( self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ignore_index: INT64 = -100, ) -> TensorType: """nll_loss2d(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, int reduction=Mean, SymInt ignore_index=-100) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nll_loss2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType], reduction: int, ignore_index: INT64, total_weight: TensorType, ) -> TensorType: """nll_loss2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, Tensor? weight, int reduction, SymInt ignore_index, Tensor total_weight) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_nll_loss2d_forward( self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType], reduction: int, ignore_index: INT64, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """nll_loss2d_forward(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight, int reduction, SymInt ignore_index) -> (Tensor output, Tensor total_weight)""" raise NotImplementedError() def aten_nll_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType], reduction: int, ignore_index: INT64, total_weight: TensorType, ) -> TensorType: """nll_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, Tensor? weight, int reduction, SymInt ignore_index, Tensor total_weight) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::nll_loss_forward", trace_only=True) def aten_nll_loss_forward( self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType], reduction: int, ignore_index: int, ) -> tuple[TensorType, TensorType]: """nll_loss_forward(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight, int reduction, SymInt ignore_index) -> (Tensor output, Tensor total_weight)""" output = aten_nll_loss(self, target, weight, reduction, ignore_index) # FIXME: Fake a total_weight tensor for now. It should be different based on weight, reduction and ignore_index if weight is None: total_weight = op.CastLike(op.Size(output), self) else: total_weight = op.CastLike(op.Size(output), weight) return output, total_weight def aten_nll_loss_nd( self: TensorType, target: TensorType, weight: Optional[TensorType] = None, reduction: int = 1, ignore_index: INT64 = -100, ) -> TensorType: """nll_loss_nd(Tensor self, Tensor target, Tensor? weight=None, int reduction=Mean, SymInt ignore_index=-100) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_one_hot(self: TensorType, num_classes: int = -1) -> TensorType: """one_hot(Tensor self, int num_classes=-1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def _process_padding(padding: Sequence[INT64 | int], rank: int) -> INT64: """Convert PyTorch padding for ONNX Pad.""" assert isinstance(padding, (list, tuple)) if all(isinstance(pad, int) for pad in padding): paddings = padding zeros = [0] * (rank * 2 - len(paddings)) paddings = [*paddings, *zeros] paddings = paddings[-2::-2] + paddings[-1::-2] return op.Constant(value=ir.tensor(paddings, dtype=ir.DataType.INT64)) else: paddings = [] for pad in padding: if isinstance(pad, int): paddings.append(op.Constant(value_ints=[pad])) else: # Dynamic value paddings.append(op.Reshape(pad, [-1])) # Create a series of 1d zero tensors zero = op.Constant(value_ints=[0]) zeros = [zero] * (rank * 2 - len(paddings)) paddings = [*paddings, *zeros] # Interleave the padding values paddings = paddings[-2::-2] + paddings[-1::-2] return op.Concat(paddings, axis=0) @torch_op("aten::pad", trace_only=True) def aten_pad( self: TensorType, pad: Sequence[INT64], mode: str = "constant", value: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """pad(Tensor self, SymInt[] pad, str mode="constant", float? value=None) -> Tensor""" rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(pad, rank) const_value = ( op.Constant(value=ir.tensor(value, dtype=ir.DataType(self.dtype))) if value is not None else None ) onnx_mode = { "constant": "constant", "reflect": "reflect", "replicate": "edge", "circular": "wrap", }[mode] return op.Pad(self, paddings, constant_value=const_value, mode=onnx_mode) def aten_pad_sequence( sequences: Sequence[TensorType], batch_first: bool = False, padding_value: float = 0.0 ) -> TensorType: """pad_sequence(Tensor[] sequences, bool batch_first=False, float padding_value=0.0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::reflection_pad1d", trace_only=True) def aten_reflection_pad1d(self: TFloat, padding: Sequence[INT64]) -> TFloat: """reflection_pad1d(Tensor self, SymInt[2] padding) -> Tensor""" # assert len(padding) == 2 # Input of padding argument should be [x,y], need change to onnx format [0, x, 0, y] rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(padding, rank) return op.Pad(self, paddings, mode="reflect") def aten_reflection_pad1d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, padding: INT64 ) -> TensorType: """reflection_pad1d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, SymInt[2] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::reflection_pad2d", trace_only=True) def aten_reflection_pad2d(self: TTensor, padding: Sequence[INT64]) -> TTensor: """reflection_pad2d(Tensor self, SymInt[4] padding) -> Tensor""" rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(padding, rank) return op.Pad(self, paddings, mode="reflect") def aten_reflection_pad2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, padding: INT64 ) -> TensorType: """reflection_pad2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, SymInt[4] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::reflection_pad3d", trace_only=True) def aten_reflection_pad3d(self: TensorType, padding: Sequence[INT64]) -> TensorType: """reflection_pad3d(Tensor self, SymInt[6] padding) -> Tensor""" rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(padding, rank) return op.Pad(self, paddings, mode="reflect") def aten_reflection_pad3d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, padding: INT64 ) -> TensorType: """reflection_pad3d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, SymInt[6] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::relu", trace_only=True) def aten_relu(self: TReal) -> TReal: """relu(Tensor self) -> Tensor""" return op.Relu(self) @torch_op("aten::relu6", trace_only=True) def aten_relu6(self: TReal) -> TReal: """relu6(Tensor self) -> Tensor""" six = op.CastLike(op.Constant(value_int=6), self) return op.Min(op.Relu(self), six) @torch_op("aten::replication_pad1d", trace_only=True) def aten_replication_pad1d(self: TensorType, padding: Sequence[INT64]) -> TensorType: """replication_pad1d(Tensor self, SymInt[2] padding) -> Tensor""" rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(padding, rank) return op.Pad(self, paddings, mode="edge") def aten_replication_pad1d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, padding: INT64 ) -> TensorType: """replication_pad1d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, SymInt[2] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::replication_pad2d", trace_only=True) def aten_replication_pad2d(self: TTensor, padding: Sequence[INT64]) -> TTensor: """replication_pad2d(Tensor self, SymInt[4] padding) -> Tensor""" rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(padding, rank) return op.Pad(self, paddings, mode="edge") def aten_replication_pad2d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, padding: INT64 ) -> TensorType: """replication_pad2d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, SymInt[4] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::replication_pad3d", trace_only=True) def aten_replication_pad3d(self: TTensor, padding: Sequence[INT64]) -> TTensor: """replication_pad3d(Tensor self, SymInt[6] padding) -> Tensor""" rank = len(self.shape) paddings = _process_padding(padding, rank) return op.Pad(self, paddings, mode="edge") def aten_replication_pad3d_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, padding: INT64 ) -> TensorType: """replication_pad3d_backward(Tensor grad_output, Tensor self, SymInt[6] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_rrelu_with_noise( self: TensorType, noise: TensorType, lower: float = 0.125, upper: float = 0.3333333333333333, training: bool = False, generator: Optional[str] = None, ) -> TensorType: """rrelu_with_noise(Tensor self, Tensor noise, Scalar lower=0.125, Scalar upper=0.3333333333333333, bool training=False, Generator? generator=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_rrelu_with_noise_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, noise: TensorType, lower: float, upper: float, training: bool, self_is_result: bool, ) -> TensorType: """rrelu_with_noise_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor noise, Scalar lower, Scalar upper, bool training, bool self_is_result) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def _causal_attention_mask(query: TFloat, key: TFloat) -> TFloat: """Create a causal mask for the given query and key tensors. Equivalent to:: mask = torch.ones(L, S, dtype=torch.bool).tril(diagonal=0) attn_mask = torch.zeros(L, S, dtype=torch.float) attn_mask = attn_mask.masked_fill(not mask, -float('inf')) Args: query: Tensor of shape [..., L, E] key: Tensor of shape [..., S, E] Returns: Tensor of shape [L, S] """ q_shape = op.Shape(query) k_shape = op.Shape(key) target_length = op.Slice( q_shape, op.Constant(value_ints=[-2]), op.Constant(value_ints=[-1]) ) source_length = op.Slice( k_shape, op.Constant(value_ints=[-2]), op.Constant(value_ints=[-1]) ) # attn_mask = torch.ones(L, S) := { size = op.Concat(target_length, source_length, axis=0) attn_mask = op.Expand(op.Constant(value_float=1.0), size) # } attn_mask = op.Trilu(attn_mask, upper=0) # The causal mask has 0s in the lower triangle and -inf in the upper triangle. attn_mask = op.Where( op.Equal(attn_mask, op.Constant(value_float=0.0)), op.Constant(value_float=-float("inf")), op.Constant(value_float=0.0), ) attn_mask = op.CastLike(attn_mask, query) return attn_mask def _attention_scale(query: TFloat) -> TFloat: """Calculate the scale factor for the attention result. Args: query: Tensor of shape [..., L, E] Returns: Scalar scale factor := 1 / math.sqrt(query.size(-1)) """ q_shape = op.Shape(query) q_last_dim = op.Gather(q_shape, op.Constant(value_ints=[-1])) embedding_size = op.CastLike(q_last_dim, query) one = op.Constant(value_float=1.0) cast_one = op.CastLike(one, query) scale = op.Div(cast_one, op.Sqrt(embedding_size)) return scale @torch_op("aten::scaled_dot_product_attention", trace_only=True) def aten_scaled_dot_product_attention( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, attn_mask: Optional[TFloat] = None, dropout_p: float = 0.0, is_causal: bool = False, scale: Optional[float] = None, enable_gqa: bool = False, ) -> TFloat: """scaled_dot_product_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_mask=None, float dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, float? scale=None, bool enable_gqa=False) -> Tensor Reference: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html Equivalent to the PyTorch code:: scale_factor = 1 / math.sqrt(Q.size(-1)) if scale is None else scale attn_mask = torch.ones(L, S, dtype=torch.bool).tril(diagonal=0) if is_causal else attn_mask attn_mask = attn_mask.masked_fill(not attn_mask, -float('inf')) if attn_mask.dtype==torch.bool else attn_mask attn_weight = torch.softmax((Q @ K.transpose(-2, -1) * scale_factor) + attn_mask, dim=-1) attn_weight = torch.dropout(attn_weight, dropout_p) return attn_weight @ V where Q, K, V are the query, key, and value tensors, respectively. L is the target sequence length, S is the source sequence length, and E is the embedding size. """ # Use trace_only to handle optional inputs assert (not is_causal) or (is_causal and attn_mask is None), ( "is_causal and attn_mask cannot be set at the same time" ) assert not enable_gqa, ( "conversion of scaled_dot_product_attention not implemented if enable_gqa is True" ) # Reference: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html if scale is None: scale = _attention_scale(query) scale = op.CastLike(scale, query) if is_causal: attn_mask = _causal_attention_mask(query, key) if attn_mask is None: return _aten_scaled_dot_product_attention_no_mask_onnx( query, key, value, scale, dropout_p ) return _aten_scaled_dot_product_attention_float_mask_onnx( query, key, value, attn_mask, scale, dropout_p ) def _aten__scaled_dot_product_flash_attention_fillin_empty_outputs( query: TFloat, ) -> Tuple[FLOAT, INT64, INT64, FLOAT]: query_first_three_dims = op.Slice( op.Shape(query), op.Constant(value_ints=[0]), op.Constant(value_ints=[3]) ) logsumexp = op.Expand(0.0, query_first_three_dims) # TODO: Eliminate `make_tensor` usage when ORT supports empty tensor. empty_tensor_int = op.Cast( op.ConstantOfShape( op.Constant(value=onnx.helper.make_tensor("Empty_INTS", INT64.dtype, [0], [])) ), to=INT64.dtype, ) empty_tensor_float = op.ConstantOfShape( op.Constant(value=onnx.helper.make_tensor("Empty_FLOATS", INT64.dtype, [0], [])) ) empty_int = op.Constant(value_int=0) return logsumexp, empty_tensor_int, empty_int, empty_tensor_float @torch_op("aten::_scaled_dot_product_flash_attention", trace_only=True) def aten__scaled_dot_product_flash_attention( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, dropout_p: float = 0.0, is_causal: bool = False, return_debug_mask: bool = False, scale: Optional[float] = None, ) -> Tuple[TFloat, FLOAT, INT64, INT64, INT64, INT64, INT64, INT64, FLOAT]: """_scaled_dot_product_flash_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, float dropout_p=0.0, bool is_causal=False, bool return_debug_mask=False, *, float? scale=None) -> (Tensor output, Tensor logsumexp, Tensor cum_seq_q, Tensor cum_seq_k, int max_q, int max_k, Tensor philox_seed, Tensor philox_offset, Tensor debug_attn_mask) One of the implementations of scaled_dot_product_attention. Reference: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html NOTE: Currently, there are three implementations of nn.scaled_dot_product_attention in PyTorch due to optimization. However, it's the same implementation from ONNX perspective. """ result = aten_scaled_dot_product_attention( query, key, value, dropout_p=dropout_p, is_causal=is_causal, scale=scale ) # The followings are not comsumed by the graph. ( logsumexp, empty_tensor_int, empty_int, empty_tensor_float, ) = _aten__scaled_dot_product_flash_attention_fillin_empty_outputs(query) return ( result, logsumexp, empty_tensor_int, empty_tensor_int, empty_int, empty_int, empty_tensor_int, empty_tensor_int, empty_tensor_float, ) @torch_op("aten::_scaled_dot_product_efficient_attention", private=True) def _aten_scaled_dot_product_efficient_attention_fillin_empty_outputs( query: TFloat, compute_log_sumexp: bool, ) -> Tuple[FLOAT, INT64]: """_scaled_dot_product_efficient_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_bias, bool compute_log_sumexp, float dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, float? scale=None) -> (Tensor output, Tensor log_sumexp, Tensor philox_seed, Tensor philox_offset)""" query = op.Transpose(query, perm=[0, 2, 1, 3]) query_shape = op.Shape(query) query_first_dims = op.Slice(query_shape, op.Constant(value_ints=[_INT64_MIN]), [1]) query_second_dims = op.Slice(query_shape, [1], [2]) num_heads = op.Slice(query_shape, [-2], [-1]) if compute_log_sumexp: logsumexp_dim = op.Cast( op.Ceil(op.Cast(query_second_dims, to=FLOAT.dtype) / 32.0) * 32.0, to=INT64.dtype ) logsum_exp = op.Expand( 0.0, op.Concat(query_first_dims, num_heads, logsumexp_dim, axis=0) ) else: logsum_exp = op.Expand(0.0, op.Concat(query_first_dims, num_heads, [0], axis=0)) # See Note [Seed and Offset]: empty_tensor_int = op.Cast( op.ConstantOfShape( op.Constant(value=onnx.helper.make_tensor("Empty_INTS", INT64.dtype, [0], [])) ), to=INT64.dtype, ) return logsum_exp, empty_tensor_int @torch_op("aten::_scaled_dot_product_flash_attention_for_cpu", trace_only=True) def aten__scaled_dot_product_flash_attention_for_cpu( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, dropout_p: float = 0.0, is_causal: bool = False, attn_mask: Optional[TFloat] = None, scale: Optional[float] = None, ) -> Tuple[TFloat, FLOAT]: """_scaled_dot_product_flash_attention_for_cpu(Tensor query, Tensor key, Tensor value, float dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, Tensor? attn_mask=None, float? scale=None) -> (Tensor output, Tensor logsumexp)""" result = aten_scaled_dot_product_attention( query, key, value, attn_mask=attn_mask, dropout_p=dropout_p, is_causal=is_causal, scale=scale, ) query_shape = op.Shape(query) query_first_dims = op.Slice(query_shape, [0], [1]) query_second_dims = op.Slice(query_shape, [1], [2]) num_heads = op.Slice(query_shape, [-2], [-1]) logsumexp_dim = op.Cast( op.Ceil(op.Cast(query_second_dims, to=FLOAT.dtype) / 32.0) * 32.0, to=INT64.dtype ) logsum_exp = op.Expand(0.0, op.Concat(query_first_dims, num_heads, logsumexp_dim, axis=0)) return result, logsum_exp @torch_op("aten::_scaled_dot_product_efficient_attention", trace_only=True) def aten__scaled_dot_product_efficient_attention( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, attn_bias: Optional[TFloat], compute_log_sumexp: bool, dropout_p: float = 0.0, is_causal: bool = False, scale: Optional[float] = None, ) -> Tuple[TFloat, FLOAT, INT64, INT64]: """_scaled_dot_product_efficient_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_bias, bool compute_log_sumexp, float dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, float? scale=None) -> (Tensor output, Tensor log_sumexp, Tensor philox_seed, Tensor philox_offset)""" result = aten_scaled_dot_product_attention( query, key, value, attn_bias, dropout_p=dropout_p, is_causal=is_causal, scale=scale ) # The followings are not comsumed by the graph. ( logsumexp, empty_tensor_int, ) = _aten_scaled_dot_product_efficient_attention_fillin_empty_outputs( query, compute_log_sumexp ) return ( result, logsumexp, empty_tensor_int, empty_tensor_int, ) @torch_op("aten::scaled_dot_product_attention", trace_only=True) def aten_scaled_dot_product_attention_bool_mask( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, attn_mask: Optional[BOOL] = None, dropout_p: float = 0.0, is_causal: bool = False, scale: Optional[float] = None, enable_gqa: bool = False, ) -> TFloat: """scaled_dot_product_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_mask=None, float dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, float? scale=None, bool enable_gqa=False) -> Tensor Reference: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html Equivalent to the PyTorch code:: scale_factor = 1 / math.sqrt(Q.size(-1)) if scale is None else scale attn_mask = torch.ones(L, S, dtype=torch.bool).tril(diagonal=0) if is_causal else attn_mask attn_mask = attn_mask.masked_fill(not attn_mask, -float('inf')) if attn_mask.dtype==torch.bool else attn_mask attn_weight = torch.softmax((Q @ K.transpose(-2, -1) * scale_factor) + attn_mask, dim=-1) attn_weight = torch.dropout(attn_weight, dropout_p) return attn_weight @ V where Q, K, V are the query, key, and value tensors, respectively. L is the target sequence length, S is the source sequence length, and E is the embedding size. """ # Use trace_only to handle optional inputs assert (not is_causal) or (is_causal and attn_mask is None), ( "is_causal and attn_mask cannot be set at the same time" ) assert not enable_gqa, ( "conversion of scaled_dot_product_attention not implemented if enable_gqa is True" ) if scale is None: scale = _attention_scale(query) scale = op.CastLike(scale, query) if is_causal: attn_mask = _causal_attention_mask(query, key) # The causal mask is always float return _aten_scaled_dot_product_attention_float_mask_onnx( query, key, value, attn_mask, scale, dropout_p ) if attn_mask is None: return _aten_scaled_dot_product_attention_no_mask_onnx( query, key, value, scale, dropout_p ) return _aten_scaled_dot_product_attention_bool_mask_onnx( query, key, value, attn_mask, scale, dropout_p ) def _aten_scaled_dot_product_attention_no_mask_onnx( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, scale: TFloat, dropout_p: float, ) -> TFloat: # Swap the last two axes of key key_shape = op.Shape(key) key_last_dim = op.Slice(key_shape, [-1], op.Constant(value_ints=[_INT64_MAX])) key_second_last_dim = op.Slice(key_shape, [-2], [-1]) key_first_dims = op.Slice(key_shape, op.Constant(value_ints=[_INT64_MIN]), [-2]) # Contract the dimensions that are not the last two so we can transpose # with a static permutation. key_squeezed_shape = op.Concat( op.Constant(value_ints=[-1]), key_second_last_dim, key_last_dim, axis=0 ) key_squeezed = op.Reshape(key, key_squeezed_shape) key_squeezed_transposed = op.Transpose(key_squeezed, perm=[0, 2, 1]) key_transposed_shape = op.Concat(key_first_dims, key_last_dim, key_second_last_dim, axis=0) key_transposed = op.Reshape(key_squeezed_transposed, key_transposed_shape) # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/12da0c70378b5be9135c6fda62a9863bce4a4818/aten/src/ATen/native/transformers/attention.cpp#L653 # Scale q, k before matmul for stability see https://tinyurl.com/sudb9s96 for math query_scaled = op.Mul(query, op.Sqrt(scale)) key_transposed_scaled = op.Mul(key_transposed, op.CastLike(op.Sqrt(scale), key_transposed)) attn_weight = op.Softmax( op.MatMul(query_scaled, key_transposed_scaled), axis=-1, ) attn_weight, _ = op.Dropout(attn_weight, dropout_p) return op.MatMul(attn_weight, value) def _aten_scaled_dot_product_attention_bool_mask_onnx( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, attn_mask: BOOL, scale: TFloat, dropout_p: float, ) -> TFloat: # Swap the last two axes of key key_shape = op.Shape(key) key_last_dim = op.Slice(key_shape, [-1], op.Constant(value_ints=[_INT64_MAX])) key_second_last_dim = op.Slice(key_shape, [-2], [-1]) key_first_dims = op.Slice(key_shape, op.Constant(value_ints=[_INT64_MIN]), [-2]) # Contract the dimensions that are not the last two so we can transpose # with a static permutation. key_squeezed_shape = op.Concat( op.Constant(value_ints=[-1]), key_second_last_dim, key_last_dim, axis=0 ) key_squeezed = op.Reshape(key, key_squeezed_shape) key_squeezed_transposed = op.Transpose(key_squeezed, perm=[0, 2, 1]) key_transposed_shape = op.Concat(key_first_dims, key_last_dim, key_second_last_dim, axis=0) key_transposed = op.Reshape(key_squeezed_transposed, key_transposed_shape) # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/12da0c70378b5be9135c6fda62a9863bce4a4818/aten/src/ATen/native/transformers/attention.cpp#L653 # Scale q, k before matmul for stability see https://tinyurl.com/sudb9s96 for math query_scaled = op.Mul(query, op.Sqrt(scale)) key_transposed_scaled = op.Mul(key_transposed, op.Sqrt(scale)) # Turn the Boolean mask to float: attn_mask.masked_fill(not attn_mask, -float('inf')) attn_mask = op.Where( attn_mask, op.Constant(value_float=0.0), op.Constant(value_float=-float("inf")) ) attn_weight = op.Softmax( op.Add(op.MatMul(query_scaled, key_transposed_scaled), attn_mask), axis=-1, ) attn_weight, _ = op.Dropout(attn_weight, dropout_p) return op.MatMul(attn_weight, value) def _aten_scaled_dot_product_attention_float_mask_onnx( query: TFloat, key: TFloat, value: TFloat, attn_mask: TFloat, scale: TFloat, dropout_p: float, ) -> TFloat: # Swap the last two axes of key key_shape = op.Shape(key) key_last_dim = op.Slice(key_shape, [-1], op.Constant(value_ints=[_INT64_MAX])) key_second_last_dim = op.Slice(key_shape, [-2], [-1]) key_first_dims = op.Slice(key_shape, op.Constant(value_ints=[_INT64_MIN]), [-2]) # Contract the dimensions that are not the last two so we can transpose # with a static permutation. key_squeezed_shape = op.Concat( op.Constant(value_ints=[-1]), key_second_last_dim, key_last_dim, axis=0 ) key_squeezed = op.Reshape(key, key_squeezed_shape) key_squeezed_transposed = op.Transpose(key_squeezed, perm=[0, 2, 1]) key_transposed_shape = op.Concat(key_first_dims, key_last_dim, key_second_last_dim, axis=0) key_transposed = op.Reshape(key_squeezed_transposed, key_transposed_shape) # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/12da0c70378b5be9135c6fda62a9863bce4a4818/aten/src/ATen/native/transformers/attention.cpp#L653 # Scale q, k before matmul for stability see https://tinyurl.com/sudb9s96 for math query_scaled = op.Mul(query, op.Sqrt(scale)) key_transposed_scaled = op.Mul(key_transposed, op.Sqrt(scale)) attn_weight = op.Softmax( op.Add(op.MatMul(query_scaled, key_transposed_scaled), attn_mask), axis=-1, ) attn_weight, _ = op.Dropout(attn_weight, dropout_p) return op.MatMul(attn_weight, value) def aten_sigmoid_backward(grad_output: TensorType, output: TensorType) -> TensorType: """sigmoid_backward(Tensor grad_output, Tensor output) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::silu", trace_only=True) def aten_silu(self: TFloat) -> TFloat: """silu(Tensor self) -> Tensor""" return op.Mul(self, op.Sigmoid(self)) def aten_silu_backward(grad_output: TensorType, self: TensorType) -> TensorType: """silu_backward(Tensor grad_output, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slow_conv3d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1, 1), padding: INT64 = (0, 0, 0), ) -> TensorType: """slow_conv3d(Tensor self, Tensor weight, int[3] kernel_size, Tensor? bias=None, int[3] stride=1, SymInt[3] padding=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slow_conv3d_forward( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType], stride: Sequence[int], padding: INT64, ) -> TensorType: """slow_conv3d_forward(Tensor self, Tensor weight, int[3] kernel_size, Tensor? bias, int[3] stride, SymInt[3] padding) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slow_conv_dilated2d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1), padding: INT64 = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ) -> TensorType: """slow_conv_dilated2d(Tensor self, Tensor weight, int[2] kernel_size, Tensor? bias=None, int[2] stride=1, SymInt[2] padding=0, int[2] dilation=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slow_conv_dilated3d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1, 1), padding: INT64 = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), ) -> TensorType: """slow_conv_dilated3d(Tensor self, Tensor weight, int[3] kernel_size, Tensor? bias=None, int[3] stride=1, SymInt[3] padding=0, int[3] dilation=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slow_conv_transpose2d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1), padding: INT64 = (0, 0), output_padding: INT64 = (0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1), ) -> TensorType: """slow_conv_transpose2d(Tensor self, Tensor weight, int[2] kernel_size, Tensor? bias=None, int[2] stride=1, SymInt[2] padding=0, SymInt[2] output_padding=0, int[2] dilation=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_slow_conv_transpose3d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1, 1), padding: INT64 = (0, 0, 0), output_padding: INT64 = (0, 0, 0), dilation: Sequence[int] = (1, 1, 1), ) -> TensorType: """slow_conv_transpose3d(Tensor self, Tensor weight, int[3] kernel_size, Tensor? bias=None, int[3] stride=1, SymInt[3] padding=0, SymInt[3] output_padding=0, int[3] dilation=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_smooth_l1_loss( self: TensorType, target: TensorType, reduction: int = 1, beta: float = 1.0 ) -> TensorType: """smooth_l1_loss(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean, float beta=1.0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_smooth_l1_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, reduction: int, beta: float ) -> TensorType: """smooth_l1_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, int reduction, float beta) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_soft_margin_loss( self: TensorType, target: TensorType, reduction: int = 1 ) -> TensorType: """soft_margin_loss(Tensor self, Tensor target, int reduction=Mean) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_soft_margin_loss_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, target: TensorType, reduction: int ) -> TensorType: """soft_margin_loss_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Tensor target, int reduction) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::softplus") def aten_softplus(self: TFloat, beta: float = 1.0, threshold: float = 20.0) -> TFloat: """softplus(Tensor self, Scalar beta=1, Scalar threshold=20) -> Tensor""" self_scaled = self * beta softplus = op.Softplus(self_scaled) / beta return op.Where(self_scaled > threshold, self, softplus) def aten_softplus_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, beta: float, threshold: float ) -> TensorType: """softplus_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Scalar beta, Scalar threshold) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_softshrink(self: TensorType, lambd: float = 0.5) -> TensorType: """softshrink(Tensor self, Scalar lambd=0.5) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_softshrink_backward( grad_output: TensorType, self: TensorType, lambd: float ) -> TensorType: """softshrink_backward(Tensor grad_output, Tensor self, Scalar lambd) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_tanh_backward(grad_output: TensorType, output: TensorType) -> TensorType: """tanh_backward(Tensor grad_output, Tensor output) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_thnn_conv2d( self: TensorType, weight: TensorType, kernel_size: Sequence[int], bias: Optional[TensorType] = None, stride: Sequence[int] = (1, 1), padding: Sequence[int] = (0, 0), ) -> TensorType: """thnn_conv2d(Tensor self, Tensor weight, int[2] kernel_size, Tensor? bias=None, int[2] stride=1, int[2] padding=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_unflatten_dense_tensors( flat: TensorType, tensors: Sequence[TensorType] ) -> TensorType: """unflatten_dense_tensors(Tensor flat, Tensor[] tensors) -> Tensor[]""" raise NotImplementedError() def _get_upsample_align_corners_mode(align_corners: bool) -> str: return "align_corners" if align_corners else "pytorch_half_pixel" def _aten_upsample_output_size( self: TReal, output_size: INT64, mode: str, coordinate_transformation_mode: str, ) -> TReal: batch_and_channel = op.Shape(self, end=2, start=0) # When output_size is passed in as a list of integers, the torch.onnx # graph builder when handling op.Concat may fail # to determine the output type. We cast it to INT64 to ensure the output output_size = op.Cast(output_size, to=INT64.dtype) # Append the batch and channel dimensions to the requested output size output_size = op.Concat(batch_and_channel, output_size, axis=0) return op.Resize( self, None, None, output_size, mode=mode, coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, nearest_mode="floor", ) def _aten_upsample_scales( self: TReal, scale_factors: Sequence[float], mode: str, coordinate_transformation_mode: str, ) -> TReal: return op.Resize( self, None, op.Constant( value_floats=[1.0, 1.0, *scale_factors] ), # format should be: [1.0, 1.0, scale_h, scale_w] None, mode=mode, coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, nearest_mode="floor", ) @torch_op("aten::upsample_bicubic2d", trace_only=True) def aten_upsample_bicubic2d( self: TReal, output_size: INT64, align_corners: bool, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TReal: """upsample_bicubic2d(Tensor self, SymInt[2] output_size, bool align_corners, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" # NOTE: Based on experimentation, scales_h and scales_w are always ignored in PyTorch, # unless when align_corners is True, in which case we do not know what is going on. coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) return _aten_upsample_output_size( self, output_size, mode="cubic", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) @torch_op("aten::upsample_bicubic2d.vec", trace_only=True) def aten_upsample_bicubic2d_vec( self: TReal, output_size: INT64, align_corners: bool, scale_factors: Optional[Sequence[float]], ) -> TReal: """upsample_bicubic2d.vec(Tensor input, SymInt[]? output_size, bool align_corners, float[]? scale_factors) -> Tensor""" coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) if scale_factors is not None: result = _aten_upsample_scales( self, scale_factors, mode="cubic", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) else: result = _aten_upsample_output_size( self, output_size, mode="cubic", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) return result def aten_upsample_bicubic2d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, align_corners: bool, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_bicubic2d_backward(Tensor grad_output, SymInt[2] output_size, SymInt[4] input_size, bool align_corners, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::upsample_bilinear2d", trace_only=True) def aten_upsample_bilinear2d( self: TReal, output_size: INT64, align_corners: bool, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TReal: """upsample_bilinear2d(Tensor self, SymInt[2] output_size, bool align_corners, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" # NOTE: Based on experimentation, scales_h and scales_w are always ignored in PyTorch, # unless when align_corners is True, in which case we do not know what is going on. coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) return _aten_upsample_output_size( self, output_size, coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, mode="linear", ) @torch_op("aten::upsample_bilinear2d.vec", trace_only=True) def aten_upsample_bilinear2d_vec( self: TReal, output_size: Optional[INT64], align_corners: bool, scale_factors: Optional[Sequence[float]], ) -> TReal: """upsample_bilinear2d.vec(Tensor input, SymInt[]? output_size, bool align_corners, float[]? scale_factors) -> Tensor""" coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) if scale_factors is not None: result = _aten_upsample_scales( self, scale_factors, mode="linear", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) else: assert output_size is not None result = _aten_upsample_output_size( self, output_size, mode="linear", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) return result def aten_upsample_bilinear2d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, align_corners: bool, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_bilinear2d_backward(Tensor grad_output, SymInt[2] output_size, SymInt[4] input_size, bool align_corners, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::upsample_linear1d", trace_only=True) def aten_upsample_linear1d( self: TReal, output_size: INT64, align_corners: bool, scales: Optional[float] = None ) -> TReal: """upsample_linear1d(Tensor self, SymInt[1] output_size, bool align_corners, float? scales=None) -> Tensor""" coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) # scales is ignored in PyTorch return _aten_upsample_output_size( self, output_size, mode="linear", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) def aten_upsample_linear1d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, align_corners: bool, scales: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_linear1d_backward(Tensor grad_output, SymInt[1] output_size, SymInt[3] input_size, bool align_corners, float? scales=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::upsample_nearest1d", trace_only=True) def aten_upsample_nearest1d( self: TReal, output_size: INT64, scales: Optional[float] = None ) -> TReal: """upsample_nearest1d(Tensor self, SymInt[1] output_size, float? scales=None) -> Tensor""" if scales is not None: return _aten_upsample_scales(self, [scales], "nearest", "asymmetric") else: return _aten_upsample_output_size(self, output_size, "nearest", "asymmetric") @torch_op( ( "aten::upsample_nearest1d.vec", "aten::upsample_nearest2d.vec", "aten::upsample_nearest3d.vec", ), trace_only=True, ) def aten_upsample_nearestnd_vec( input: TReal, output_size: Optional[INT64] = None, scale_factors: Optional[Sequence[float]] = None, ) -> TReal: """upsample_nearest3d.vec(Tensor input, SymInt[]? output_size, float[]? scale_factors) -> Tensor""" if scale_factors is not None: return _aten_upsample_scales(input, scale_factors, "nearest", "asymmetric") else: assert output_size is not None return _aten_upsample_output_size(input, output_size, "nearest", "asymmetric") def aten_upsample_nearest1d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, scales: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_nearest1d_backward(Tensor grad_output, SymInt[1] output_size, SymInt[3] input_size, float? scales=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::upsample_nearest2d", trace_only=True) def aten_upsample_nearest2d( self: TReal, output_size: INT64, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TReal: """upsample_nearest2d(Tensor self, SymInt[2] output_size, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" if scales_h is not None and scales_w is not None: return _aten_upsample_scales( self, [scales_h, scales_w], "nearest", "asymmetric", ) else: return _aten_upsample_output_size(self, output_size, "nearest", "asymmetric") def aten_upsample_nearest2d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_nearest2d_backward(Tensor grad_output, SymInt[2] output_size, SymInt[4] input_size, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::upsample_nearest3d", trace_only=True) def aten_upsample_nearest3d( self: TReal, output_size: INT64, scales_d: Optional[float] = None, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TReal: """upsample_nearest3d(Tensor self, SymInt[3] output_size, float? scales_d=None, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" if scales_d is not None and scales_h is not None and scales_w is not None: return _aten_upsample_scales( self, [scales_d, scales_h, scales_w], "nearest", "asymmetric", ) else: return _aten_upsample_output_size(self, output_size, "nearest", "asymmetric") def aten_upsample_nearest3d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, scales_d: Optional[float] = None, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_nearest3d_backward(Tensor grad_output, SymInt[3] output_size, SymInt[5] input_size, float? scales_d=None, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("aten::upsample_trilinear3d", trace_only=True) def aten_upsample_trilinear3d( self: TReal, output_size: INT64, align_corners: bool, scales_d: Optional[float] = None, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TReal: """upsample_trilinear3d(Tensor self, SymInt[3] output_size, bool align_corners, float? scales_d=None, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" del scales_d del scales_h del scales_w coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) return _aten_upsample_output_size( self, output_size, mode="linear", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) @torch_op("aten::upsample_trilinear3d.vec", trace_only=True) def aten_upsample_trilinear3d_vec( self: TReal, output_size: INT64, align_corners: bool, scale_factors: Optional[Sequence[float]], ) -> TReal: """upsample_trilinear3d.vec(Tensor input, SymInt[]? output_size, bool align_corners, float[]? scale_factors) -> Tensor""" coordinate_transformation_mode = _get_upsample_align_corners_mode(align_corners) if scale_factors is not None: result = _aten_upsample_scales( self, scale_factors, mode="linear", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) else: result = _aten_upsample_output_size( self, output_size, mode="linear", coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, ) return result def aten_upsample_trilinear3d_backward( grad_output: TensorType, output_size: INT64, input_size: INT64, align_corners: bool, scales_d: Optional[float] = None, scales_h: Optional[float] = None, scales_w: Optional[float] = None, ) -> TensorType: """upsample_trilinear3d_backward(Tensor grad_output, SymInt[3] output_size, SymInt[5] input_size, bool align_corners, float? scales_d=None, float? scales_h=None, float? scales_w=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/prims.py000066400000000000000000000543331475371071500277030ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `prims` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence from onnxscript import INT64 from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common as common_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import RealType, TTensor from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import BOOL, TensorType @torch_op("prims::abs", trace_only=True) def prims_abs(self: TTensor) -> TTensor: """abs(Tensor self) -> Tensor""" return op.Abs(self) @torch_op("prims::acos", trace_only=True) def prims_acos(self: TensorType) -> TensorType: """acos(Tensor self) -> Tensor""" return op.Acos(self) @torch_op("prims::acosh", trace_only=True) def prims_acosh(self: TensorType) -> TensorType: """acosh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Acosh(self) @torch_op("prims::add", trace_only=True) def prims_add(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """add(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Add(self, other) def prims_amax( inp: TensorType, dims: Optional[Sequence[int]], output_dtype: Optional[int] = None ) -> TensorType: """amax(Tensor inp, int[]? dims, *, ScalarType? output_dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_amin( inp: TensorType, dims: Optional[Sequence[int]], output_dtype: Optional[int] = None ) -> TensorType: """amin(Tensor inp, int[]? dims, *, ScalarType? output_dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_as_strided( a: TensorType, size: INT64, stride: INT64, storage_offset: INT64 ) -> TensorType: """as_strided(Tensor a, SymInt[] size, SymInt[] stride, SymInt storage_offset) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_as_strided_scatter( self: TensorType, src: TensorType, size: INT64, stride: INT64, storage_offset: INT64 ) -> TensorType: """as_strided_scatter(Tensor self, Tensor src, SymInt[] size, SymInt[] stride, SymInt storage_offset) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::asin", trace_only=True) def prims_asin(self: TTensor) -> TTensor: """asin(Tensor self) -> Tensor""" return op.Asin(self) @torch_op("prims::asinh", trace_only=True) def prims_asinh(self: TTensor) -> TTensor: """asinh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Asinh(self) @torch_op("prims::atan", trace_only=True) def prims_atan(self: TTensor) -> TTensor: """atan(Tensor self) -> Tensor""" return op.Atan(self) def prims_atan2(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """atan2(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::atanh", trace_only=True) def prims_atanh(self: TTensor) -> TTensor: """atanh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Atanh(self) def prims_bessel_i0(self: TensorType) -> TensorType: """bessel_i0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bessel_i0e(self: TensorType) -> TensorType: """bessel_i0e(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bessel_i1(self: TensorType) -> TensorType: """bessel_i1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bessel_i1e(self: TensorType) -> TensorType: """bessel_i1e(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bessel_j0(self: TensorType) -> TensorType: """bessel_j0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bessel_j1(self: TensorType) -> TensorType: """bessel_j1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bitwise_and(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """bitwise_and(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bitwise_not(self: TensorType) -> TensorType: """bitwise_not(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bitwise_or(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """bitwise_or(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_bitwise_xor(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """bitwise_xor(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_broadcast_in_dim( a: TensorType, shape: INT64, broadcast_dimensions: Sequence[int] ) -> TensorType: """broadcast_in_dim(Tensor(a) a, SymInt[] shape, int[] broadcast_dimensions) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def prims_cat(tensors: Sequence[TensorType], dim: int) -> TensorType: """cat(Tensor[] tensors, int dim) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_cbrt(self: TensorType) -> TensorType: """cbrt(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::ceil", trace_only=True) def prims_ceil(self: TTensor) -> TTensor: """ceil(Tensor self) -> Tensor""" return op.Ceil(self) def prims_clone(self: TensorType, memory_format: Optional[str] = None) -> TensorType: """clone(Tensor self, *, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_collapse_view(a: TensorType, start: int, end: int) -> TensorType: """collapse_view(Tensor(a) a, int start, int end) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def prims_conj(a: TensorType) -> TensorType: """conj(Tensor(a) a) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def prims_conj_physical(self: TensorType) -> TensorType: """conj_physical(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::convert_element_type", trace_only=True) def prims_convert_element_type(a: RealType, dtype: int) -> RealType: """convert_element_type(Tensor a, ScalarType dtype) -> Tensor""" # Set trace_only=True because different if branches return different dtypes # which is not supported in an ONNX function return common_ops.cast_to(a, dtype) def prims_copy_strided(a: TensorType, stride: INT64) -> TensorType: """copy_strided(Tensor a, SymInt[] stride) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_copy_to(a: TensorType, b: TensorType) -> TensorType: """copy_to(Tensor a, Tensor b) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::cos", trace_only=True) def prims_cos(self: TTensor) -> TTensor: """cos(Tensor self) -> Tensor""" return op.Cos(self) @torch_op("prims::cosh", trace_only=True) def prims_cosh(self: TTensor) -> TTensor: """cosh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Cosh(self) @torch_op("prims::device_put") def prims_device_put( a: TTensor, device: str = "unspecified", # pylint: disable=unused-argument ) -> TTensor: """device_put(Tensor a, Device device) -> Tensor""" # ONNX does not have the notion of a "device". So we just return the input return op.Identity(a) def prims_digamma(self: TensorType) -> TensorType: """digamma(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::div", trace_only=True) def prims_div(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """div(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Div(self, other) def prims_empty(shape: INT64, dtype: int, device: str, requires_grad: bool) -> TensorType: """empty(SymInt[] shape, *, ScalarType dtype, Device device, bool requires_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_empty_strided( shape: INT64, strides: INT64, dtype: int, device: str, requires_grad: bool ) -> TensorType: """empty_strided(SymInt[] shape, SymInt[] strides, *, ScalarType dtype, Device device, bool requires_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::eq", trace_only=True) def prims_eq(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """eq(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Equal(self, other) @torch_op("prims::erf", trace_only=True) def prims_erf(self: TTensor) -> TTensor: """erf(Tensor self) -> Tensor""" return op.Erf(self) def prims_erf_inv(self: TensorType) -> TensorType: """erf_inv(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_erfc(self: TensorType) -> TensorType: """erfc(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_erfcx(self: TensorType) -> TensorType: """erfcx(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::exp", trace_only=True) def prims_exp(self: TTensor) -> TTensor: """exp(Tensor self) -> Tensor""" return op.Exp(self) def prims_exp2(self: TensorType) -> TensorType: """exp2(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_expm1(self: TensorType) -> TensorType: """expm1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_fft_c2c(self: TensorType, dim: Sequence[int], forward: bool) -> TensorType: """fft_c2c(Tensor self, *, int[] dim, bool forward) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_fft_c2r(self: TensorType, dim: Sequence[int], last_dim_size: INT64) -> TensorType: """fft_c2r(Tensor self, *, int[] dim, SymInt last_dim_size) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_fft_r2c(self: TensorType, dim: Sequence[int], onesided: bool) -> TensorType: """fft_r2c(Tensor self, *, int[] dim, bool onesided) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_fill(self: TensorType, value: float) -> TensorType: """fill(Tensor self, Scalar value) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::floor", trace_only=True) def prims_floor(self: TTensor) -> TTensor: """floor(Tensor self) -> Tensor""" return op.Floor(self) def prims_fmax(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """fmax(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_fmin(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """fmin(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_fmod(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """fmod(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_full( shape: INT64, fill_value: float, dtype: int, device: str, requires_grad: bool ) -> TensorType: """full(SymInt[] shape, Scalar fill_value, *, ScalarType dtype, Device device, bool requires_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_full_like( a: TensorType, fill_value: float, dtype: int, device: str, requires_grad: bool ) -> TensorType: """full_like(Tensor a, Scalar fill_value, *, ScalarType dtype, Device device, bool requires_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_gcd(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """gcd(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::ge", trace_only=True) def prims_ge(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """ge(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.GreaterOrEqual(self, other) @torch_op("prims::gt", trace_only=True) def prims_gt(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """gt(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Greater(self, other) def prims_hypot(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """hypot(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_igamma(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """igamma(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_igammac(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """igammac(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_imag(self: TensorType) -> TensorType: """imag(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_iota( length: INT64, start: INT64, step: INT64, dtype: int, device: str, requires_grad: bool ) -> TensorType: """iota(SymInt length, *, SymInt start, SymInt step, ScalarType dtype, Device device, bool requires_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_isfinite(self: TensorType) -> TensorType: """isfinite(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_item(a: TensorType) -> float: """item(Tensor a) -> Scalar""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::le", trace_only=True) def prims_le(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """le(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.LessOrEqual(self, other) def prims_lgamma(self: TensorType) -> TensorType: """lgamma(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::log", trace_only=True) def prims_log(self: TensorType) -> TensorType: """log(Tensor self) -> Tensor""" return op.Log(self) def prims_log10(self: TensorType) -> TensorType: """log10(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_log1p(self: TensorType) -> TensorType: """log1p(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_log2(self: TensorType) -> TensorType: """log2(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::lt", trace_only=True) def prims_lt(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """lt(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Less(self, other) def prims_maximum(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """maximum(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_maximum_value(dtype: int) -> float: """maximum_value(ScalarType dtype) -> Scalar""" raise NotImplementedError() def prims_minimum(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """minimum(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_minium_value(dtype: int) -> float: """minium_value(ScalarType dtype) -> Scalar""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::mul", trace_only=True) def prims_mul(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """mul(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Mul(self, other) def prims_ndtri(self: TensorType) -> TensorType: """ndtri(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::ne", trace_only=True) def prims_ne(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """ne(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Not(op.Equal(self, other)) @torch_op("prims::neg", trace_only=True) def prims_neg(self: TTensor) -> TTensor: """neg(Tensor self) -> Tensor""" return op.Neg(self) def prims_nextafter(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """nextafter(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_normal( shape: INT64, mean: float, std: float, dtype: int, device: str, requires_grad: bool ) -> TensorType: """normal(SymInt[] shape, *, Scalar mean, Scalar std, ScalarType dtype, Device device, bool requires_grad) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::pow", trace_only=True) def prims_pow(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """pow(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Pow(self, other) def prims_prod( inp: TensorType, dims: Optional[Sequence[int]], output_dtype: Optional[int] = None ) -> TensorType: """prod(Tensor inp, int[]? dims, *, ScalarType? output_dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_real(self: TensorType) -> TensorType: """real(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_reciprocal(self: TensorType) -> TensorType: """reciprocal(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_remainder(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """remainder(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::reshape", trace_only=True) def prims_reshape(a: TTensor, shape: INT64) -> TTensor: """reshape(Tensor a, SymInt[] shape) -> Tensor""" return op.Reshape(a, shape) @torch_op("prims::resize", trace_only=True) def prims_resize(a: TensorType, shape: INT64) -> TensorType: """resize(Tensor a, SymInt[] shape) -> Tensor""" return op.Expand(a, shape) def prims_rev(a: TensorType, dims: Sequence[int]) -> TensorType: """rev(Tensor a, int[] dims) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::round", trace_only=True) def prims_round(self: TensorType) -> TensorType: """round(Tensor self) -> Tensor""" return op.Round(self) def prims_rsqrt(self: TensorType) -> TensorType: """rsqrt(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_scalar_tensor( s: float, dtype: Optional[int] = None, device: Optional[str] = None ) -> TensorType: """scalar_tensor(Scalar s, *, ScalarType? dtype=None, Device? device=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_shift_left(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """shift_left(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_shift_right_arithmetic(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """shift_right_arithmetic(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_sign(self: TensorType) -> TensorType: """sign(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_signbit(self: TensorType) -> TensorType: """signbit(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::sin", trace_only=True) def prims_sin(self: TTensor) -> TTensor: """sin(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sin(self) @torch_op("prims::sinh", trace_only=True) def prims_sinh(self: TTensor) -> TTensor: """sinh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sinh(self) def prims_slice( a: TensorType, start_indices: INT64, limit_indices: INT64, strides: Optional[INT64] = None ) -> TensorType: """slice(Tensor(a) a, SymInt[] start_indices, SymInt[] limit_indices, SymInt[]? strides=None) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def prims_slice_in_dim( a: TensorType, start_index: INT64, limit_index: INT64, stride: int = 1, axis: int = 0 ) -> TensorType: """slice_in_dim(Tensor(a) a, SymInt start_index, SymInt limit_index, int stride=1, int axis=0) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() def prims_spherical_bessel_j0(self: TensorType) -> TensorType: """spherical_bessel_j0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_split_dim(a: TensorType, dim: int, outer_length: INT64) -> TensorType: """split_dim(Tensor(a) a, int dim, SymInt outer_length) -> Tensor(a)""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::sqrt", trace_only=True) def prims_sqrt(self: TTensor) -> TTensor: """sqrt(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sqrt(self) @torch_op("prims::squeeze", trace_only=True) def prims_squeeze(a: TTensor, dimensions: Sequence[int]) -> TTensor: """squeeze(Tensor(a) a, int[] dimensions) -> Tensor(a)""" return op.Squeeze(a, axes=dimensions) @torch_op("prims::sub", trace_only=True) def prims_sub(self: TTensor, other: TTensor) -> TTensor: """sub(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" return op.Sub(self, other) def prims_sum( inp: TensorType, dims: Optional[Sequence[int]], output_dtype: Optional[int] = None ) -> TensorType: """sum(Tensor inp, int[]? dims, *, ScalarType? output_dtype=None) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_svd(A: TensorType, full_matrices: bool) -> tuple[TensorType, TensorType, TensorType]: """svd(Tensor A, *, bool full_matrices) -> (Tensor U, Tensor S, Tensor Vh)""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::tan", trace_only=True) def prims_tan(self: TTensor) -> TTensor: """tan(Tensor self) -> Tensor""" return op.Tan(self) @torch_op("prims::tanh", trace_only=True) def prims_tanh(self: TTensor) -> TTensor: """tanh(Tensor self) -> Tensor""" return op.Tanh(self) @torch_op("prims::transpose", trace_only=True) def prims_transpose(a: TensorType, permutation: Sequence[int]) -> TensorType: """transpose(Tensor(a) a, int[] permutation) -> Tensor(a)""" return op.Transpose(a, perm=permutation) def prims_trunc(self: TensorType) -> TensorType: """trunc(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def prims_uniform( shape: INT64, low: float, high: float, dtype: int, device: str ) -> TensorType: """uniform(SymInt[] shape, *, Scalar low, Scalar high, ScalarType dtype, Device device) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::var", trace_only=True) def prims_var( inp: TensorType, dims: Optional[Sequence[int]], correction: int, output_dtype: Optional[int] = None, ) -> TensorType: """var(Tensor inp, int[]? dims, *, int correction, ScalarType? output_dtype=None) -> Tensor""" if not dims: # dims can be empty in practice. We just use a None so it is not added in the ONNX graph dims = None sub_mean = op.Sub(inp, op.ReduceMean(inp, dims, keepdims=True)) sqr_mean = op.Mul(sub_mean, sub_mean) var = op.ReduceMean(sqr_mean, dims, keepdims=False) # Adjust var according to correction value if correction != 0: inp_shape = op.Shape(inp) dim_size = op.Gather(inp_shape, dims, axis=0) numel_float = op.CastLike(op.ReduceProd(dim_size, keepdims=False), inp) mul = op.Mul(var, numel_float) # Subtract the correction value sub = op.Sub(numel_float, op.CastLike(correction, inp)) var = op.Div(mul, sub) if output_dtype is not None and output_dtype != -1: var = op.Cast(var, to=output_dtype) return var def prims_view_of(a: TensorType) -> TensorType: """view_of(Tensor(a) a) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op("prims::where", trace_only=True) def prims_where(pred: BOOL, a: TTensor, b: TTensor) -> TTensor: """where(Tensor pred, Tensor a, Tensor b) -> Tensor""" return op.Where(pred, a, b) def prims_zeta(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """zeta(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/quantized_decomposed.py000066400000000000000000000040401475371071500327450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" # pylint: disable=unused-argument """quantized_decomposed ops defined in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/torch/ao/quantization/fx/_decomposed.py - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import TensorType @torch_op( ( "quantized_decomposed::quantize_per_tensor", "quantized_decomposed::quantize_per_tensor.tensor", "quantized_decomposed::quantize_per_tensor.tensor2", ), trace_only=True, ) def quantized_decomposed_quantize_per_tensor( input: TensorType, scale: float, zero_point: int, quant_min: int, quant_max: int, dtype: int, ) -> TensorType: # TODO(justinchuby): Use dtype when we use opset 21 return op.QuantizeLinear(input, scale, common.constant(zero_point, dtype=dtype)) @torch_op( ( "quantized_decomposed::dequantize_per_tensor", "quantized_decomposed::dequantize_per_tensor.tensor", "quantized_decomposed::dequantize_per_tensor.tensor2", ), trace_only=True, ) def quantized_decomposed_dequantize_per_tensor( input: TensorType, scale: float, zero_point: int, quant_min: int, quant_max: int, dtype: int, out_dtype: int = -1, ) -> TensorType: # TODO(justinchuby): Use dtype when we use opset 21 dequantized = op.DequantizeLinear(input, scale, common.constant(zero_point, dtype=dtype)) if out_dtype in (-1, None): # out_dtype can be None as well return dequantized assert out_dtype > 0, f"out_dtype must be -1 or > 0 not {out_dtype}" return op.Cast(dequantized, to=out_dtype) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/sparse.py000066400000000000000000000016301475371071500300360ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `sparse` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations from onnxscript.onnx_types import TensorType def aten_sparse_sampled_addmm( self: TensorType, mat1: TensorType, mat2: TensorType, beta: float = 1.0, alpha: float = 1.0 ) -> TensorType: """sparse_sampled_addmm(Tensor self, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) -> Tensor""" raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/special.py000066400000000000000000000256101475371071500301650ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torch.ops.aten operators under the `special` module. - No inplace operators. - All functions should not have the script() decorator. This is because we want to delay the compilation of the function. """ from __future__ import annotations import math from typing import Optional, Sequence from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.function_libs.torch_lib.tensor_typing import TFloat from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import TensorType _MATH_PI = math.pi def aten_special_airy_ai(x: TensorType) -> TensorType: """special_airy_ai(Tensor x) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_bessel_j0(self: TensorType) -> TensorType: """special_bessel_j0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_bessel_j1(self: TensorType) -> TensorType: """special_bessel_j1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_bessel_y0(self: TensorType) -> TensorType: """special_bessel_y0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_bessel_y1(self: TensorType) -> TensorType: """special_bessel_y1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_chebyshev_polynomial_t(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_chebyshev_polynomial_t(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_chebyshev_polynomial_u(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_chebyshev_polynomial_u(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_chebyshev_polynomial_v(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_chebyshev_polynomial_v(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_chebyshev_polynomial_w(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_chebyshev_polynomial_w(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_digamma(self: TensorType) -> TensorType: """special_digamma(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_entr(self: TensorType) -> TensorType: """special_entr(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::erf", "aten::special_erf")) def aten_special_erf(self: TFloat) -> TFloat: """erf(Tensor self) -> Tensor""" return op.Erf(self) @torch_op(("aten::erfc", "aten::special_erfc")) def aten_special_erfc(self: TFloat) -> TFloat: """erfc(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sub(1, op.Erf(self)) @torch_op("aten::special_erfcx") def aten_special_erfcx(self: TFloat) -> TFloat: """special_erfcx(Tensor self) -> Tensor""" return op.Mul(op.Exp(op.Pow(self, 2)), op.Sub(1, op.Erf(self))) def aten_special_erfinv(self: TensorType) -> TensorType: """special_erfinv(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_exp2(self: TensorType) -> TensorType: """special_exp2(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_expit(self: TensorType) -> TensorType: """special_expit(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::expm1", "aten::special_expm1")) def aten_special_expm1(self: TFloat) -> TFloat: """special_expm1(Tensor self) -> Tensor""" return op.Sub(op.Exp(self), 1) def aten_special_gammainc(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """special_gammainc(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_gammaincc(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """special_gammaincc(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_gammaln(self: TensorType) -> TensorType: """special_gammaln(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_hermite_polynomial_h(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_hermite_polynomial_h(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_hermite_polynomial_he(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_hermite_polynomial_he(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_i0(self: TensorType) -> TensorType: """special_i0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_i0e(self: TensorType) -> TensorType: """special_i0e(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_i1(self: TensorType) -> TensorType: """special_i1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_i1e(self: TensorType) -> TensorType: """special_i1e(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_laguerre_polynomial_l(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_laguerre_polynomial_l(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_legendre_polynomial_p(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_legendre_polynomial_p(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_log1p(self: TensorType) -> TensorType: """special_log1p(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_log_ndtr(self: TensorType) -> TensorType: """special_log_ndtr(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::log_softmax.int", "aten::special_log_softmax"), trace_only=True) def aten_special_log_softmax(self: TFloat, dim: int, dtype: int = -1) -> TFloat: """special_log_softmax(Tensor self, int dim, *, ScalarType? dtype=None) -> Tensor""" self_is_scalar = len(self.shape) == 0 if self_is_scalar: self = op.Unsqueeze(self, op.Constant(value_ints=[0])) result = op.LogSoftmax(self, axis=dim) if dtype != -1: result = op.Cast(result, to=dtype) if self_is_scalar: # squeeze to scalar due to input is scalar result = op.Squeeze(result) return result def aten_special_logit(self: TensorType, eps: Optional[float] = None) -> TensorType: """special_logit(Tensor self, float? eps=None) -> Tensor""" # TODO: alias of core.aten_logit raise NotImplementedError() def aten_special_logsumexp( self: TensorType, dim: Sequence[int], keepdim: bool = False ) -> TensorType: """special_logsumexp(Tensor self, int[1] dim, bool keepdim=False) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_modified_bessel_i0(self: TensorType) -> TensorType: """special_modified_bessel_i0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_modified_bessel_i1(self: TensorType) -> TensorType: """special_modified_bessel_i1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_modified_bessel_k0(self: TensorType) -> TensorType: """special_modified_bessel_k0(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_modified_bessel_k1(self: TensorType) -> TensorType: """special_modified_bessel_k1(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_multigammaln(self: TensorType, p: int) -> TensorType: """special_multigammaln(Tensor self, int p) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_ndtr(self: TensorType) -> TensorType: """special_ndtr(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_ndtri(self: TensorType) -> TensorType: """special_ndtri(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_polygamma(n: int, self: TensorType) -> TensorType: """special_polygamma(int n, Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_psi(self: TensorType) -> TensorType: """special_psi(Tensor self) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_round(self: TensorType, decimals: int = 0) -> TensorType: """special_round(Tensor self, *, int decimals=0) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_scaled_modified_bessel_k0(x: TensorType) -> TensorType: """special_scaled_modified_bessel_k0(Tensor x) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_scaled_modified_bessel_k1(x: TensorType) -> TensorType: """special_scaled_modified_bessel_k1(Tensor x) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_shifted_chebyshev_polynomial_t(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_shifted_chebyshev_polynomial_t(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_shifted_chebyshev_polynomial_u(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_shifted_chebyshev_polynomial_u(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_shifted_chebyshev_polynomial_v(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_shifted_chebyshev_polynomial_v(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_shifted_chebyshev_polynomial_w(x: TensorType, n: TensorType) -> TensorType: """special_shifted_chebyshev_polynomial_w(Tensor x, Tensor n) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::special_sinc", "aten::sinc")) def aten_special_sinc(self: TFloat) -> TFloat: """special_sinc(Tensor self) -> Tensor""" # This computes the normalized sinc, where the input is multiplied by pi. # https://pytorch.org/docs/stable/special.html#torch.special.sinc pi_self = self * _MATH_PI return op.Where(self == 0.0, op.CastLike(1, self), op.Sin(pi_self) / pi_self) def aten_special_spherical_bessel_j0(x: TensorType) -> TensorType: """special_spherical_bessel_j0(Tensor x) -> Tensor""" raise NotImplementedError() def aten_special_xlog1py(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """special_xlog1py(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() @torch_op(("aten::xlogy.Tensor", "aten::xlogy.Scalar_Self", "aten::xlogy.Scalar_Other")) def aten_special_xlogy(self: TFloat, other: TFloat) -> TFloat: """special_xlogy(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" # https://pytorch.org/docs/stable/special.html#torch.special.xlogy # out := { # NaN if other == NaN # 0 if self == 0 # self * log(other) otherwise # } nans = op.IsNaN(other) zeros = op.Equal(self, 0) xlogy = op.Mul(self, op.Log(other)) xlogy_with_nans = op.Where(nans, other, xlogy) return op.Where(zeros, self, xlogy_with_nans) def aten_special_zeta(self: TensorType, other: TensorType) -> TensorType: """special_zeta(Tensor self, Tensor other) -> Tensor""" raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/ops/vision.py000066400000000000000000000022031475371071500300450ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # mypy: disable-error-code="misc,arg-type,type-arg,valid-type,assignment,return-value" """torchvision operators.""" from __future__ import annotations from onnxscript.function_libs.torch_lib.registration import torch_op from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64 _INT64_MAX = 0x7FFFFFFFFFFFFFFF @torch_op("torchvision::nms") def torchvision_nms(boxes: FLOAT, scores: FLOAT, iou_threshold: float) -> INT64: # boxes: [num_batches, spatial_dimension, 4] boxes = op.Unsqueeze(boxes, [0]) # scores: [num_batches, num_classes, spatial_dimension] scores = op.Unsqueeze(scores, [0, 1]) # nms_out: [num_selected_indices, 3] where each column is [batch_index, class_index, box_index] nms_out = op.NonMaxSuppression(boxes, scores, _INT64_MAX, iou_threshold) return op.Reshape(op.Slice(nms_out, axes=[1], starts=[2], ends=[3]), [-1]) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/registration.py000066400000000000000000000110031475371071500304450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Registry for aten functions.""" from __future__ import annotations import re from typing import Any, Callable, Generator, Optional import onnxscript from onnxscript.function_libs.torch_lib import _constants # Regex that will match "::[.]" _QUALIFIED_OPERATOR_NAME_REGEX = re.compile( r"^(?P[a-zA-Z0-9_]+)::(?P[a-zA-Z0-9_]+)(?P\.[a-zA-Z0-9._]+)?$" ) class OverloadedFunction: """Overloaded function. Attributes: name: Name of the op. E.g. "aten::add". overloads: Overloads function. privates: Private functions not exposed to users. complex: Support complex functions. """ def __init__(self, name: str): self.name = name self.overloads: list[Any] = [] self.privates: list[Any] = [] self.complex: list[Any] = [] class Registry: """Registry for aten functions.""" def __init__(self): self._registry: dict[str, OverloadedFunction] = {} def register( self, func: Any, name: str, *, private: bool = False, complex: bool = False ) -> None: """Register a function.""" if private: self._registry.setdefault(name, OverloadedFunction(name)).privates.append(func) elif complex: self._registry.setdefault(name, OverloadedFunction(name)).complex.append(func) else: self._registry.setdefault(name, OverloadedFunction(name)).overloads.append(func) def __getitem__(self, name): return self._registry[name] def __contains__(self, name): return name in self._registry def __iter__(self): return iter(self._registry) def __repr__(self): return repr(self._registry) def items(self) -> Generator[tuple[str, OverloadedFunction], None, None]: yield from self._registry.items() def values(self) -> Generator[OverloadedFunction, None, None]: yield from self._registry.values() # Default registry default_registry = Registry() def _check_and_normalize_names(name: str | tuple[str, ...]) -> tuple[str, ...]: names: tuple[str, ...] if isinstance(name, str): names = (name,) else: names = name if not isinstance(names, tuple): raise TypeError(f"Name must be a string or a tuple of strings, got {name}") for name_ in names: if name_.endswith(".default") or not _QUALIFIED_OPERATOR_NAME_REGEX.fullmatch(name_): raise ValueError( f"Invalid name '{name_}'. Must be in the form 'namespace::name' for default overloads " "or 'namespace::name.overload' for other overloads." ) return names def torch_op( name: str | tuple[str, ...], *, registry: Optional[Registry] = None, trace_only: bool = False, private: bool = False, complex: bool = False, ) -> Callable[[Callable], onnxscript.OnnxFunction | onnxscript.values.TracedOnnxFunction]: """Register a torch op. Args: name: Qualified ATen name of the function. E.g. "aten::relu", "aten::add.Tensor". Or a tuple of names e.g. ("aten::add.Scalar", "aten::add.Tensor"). Default overloads should be specified by omitting the overload part, i.e. "aten::relu" instead of "aten::relu.default". registry: Registry to register the function to. If None, the default registry is used. trace_only: Whether the function should only be traced and not compiled. private: Whether the function is private (not directly exposed). It should be true for all functions with names starting with "_". complex: Whether the function expects complex-valued inputs. """ if registry is None: registry = default_registry def wrapper( func: Callable, ) -> onnxscript.OnnxFunction | onnxscript.values.TracedOnnxFunction: # Compile the function custom_opset = onnxscript.values.Opset(domain=_constants.DOMAIN, version=1) processed_func: onnxscript.OnnxFunction | onnxscript.values.TracedOnnxFunction if trace_only: processed_func = onnxscript.values.TracedOnnxFunction(custom_opset, func) else: processed_func = onnxscript.script(opset=custom_opset)(func) assert registry is not None for name_ in _check_and_normalize_names(name): registry.register(processed_func, name_, private=private, complex=complex) return processed_func return wrapper microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/function_libs/torch_lib/tensor_typing.py000066400000000000000000000037621475371071500306540ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- """Typings for function definitions.""" from __future__ import annotations from typing import TypeVar, Union from onnxscript import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, ) # NOTE: We do not care about unsigned types beyond UINT8 because PyTorch does not us them. # More detail can be found: https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html _TensorType = Union[ BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, UINT8, ] _FloatType = Union[FLOAT16, FLOAT, DOUBLE, BFLOAT16] IntType = Union[INT8, INT16, INT32, INT64] RealType = Union[ BFLOAT16, FLOAT16, FLOAT, DOUBLE, INT8, INT16, INT32, INT64, ] TTensor = TypeVar("TTensor", bound=_TensorType) # Duplicate TTensor for inputs/outputs that accept the same set of types as TTensor # but do not constrain the type to be the same as the other inputs/outputs TTensor2 = TypeVar("TTensor2", bound=_TensorType) TTensorOrString = TypeVar("TTensorOrString", bound=Union[_TensorType, STRING]) TFloat = TypeVar("TFloat", bound=_FloatType) TFloatOrUInt8 = TypeVar("TFloatOrUInt8", bound=Union[FLOAT, FLOAT16, DOUBLE, INT8, UINT8]) TInt = TypeVar("TInt", bound=IntType) TReal = TypeVar("TReal", bound=RealType) TRealUnlessInt16OrInt8 = TypeVar( "TRealUnlessInt16OrInt8", bound=Union[FLOAT16, FLOAT, DOUBLE, BFLOAT16, INT32, INT64] ) TRealUnlessFloat16OrInt8 = TypeVar( "TRealUnlessFloat16OrInt8", bound=Union[DOUBLE, FLOAT, INT16, INT32, INT64] ) TRealOrUInt8 = TypeVar("TRealOrUInt8", bound=Union[RealType, UINT8]) TFloatHighPrecision = TypeVar("TFloatHighPrecision", bound=Union[FLOAT, DOUBLE]) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/000077500000000000000000000000001475371071500211755ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/README.md000066400000000000000000000032601475371071500224550ustar00rootroot00000000000000# ONNX IR An in-memory IR that supports the full ONNX spec, designed for graph construction, analysis and transformation. ## Features ✨ - Full ONNX spec support: all valid models representable by ONNX protobuf, and a subset of invalid models (so you can load and fix them). - Low memory footprint: mmap'ed external tensors; unified interface for ONNX TensorProto, Numpy arrays and PyTorch Tensors etc. No tensor size limitation. Zero copies. - Straightforward access patterns: Access value information and traverse the graph topology at ease. - Robust mutation: Create as many iterators as you like on the graph while mutating it. - Speed: Performant graph manipulation, serialization/deserialization to Protobuf. - Pythonic and familiar APIs: Classes define Pythonic apis and still map to ONNX protobuf concepts in an intuitive way. - No protobuf dependency: The IR does not require protobuf once the model is converted to the IR representation, decoupling from the serialization format. ## Code Organization đŸ—ēī¸ - [`_protocols.py`](_protocols.py): Interfaces defined for all entities in the IR. - [`_core.py`](_core.py): Implementation of the core entities in the IR, including `Model`, `Graph`, `Node`, `Value`, and others. - [`_enums.py`](_enums.py): Definition of the type enums that correspond to the `DataType` and `AttributeType` in `onnx.proto`. - [`_name_authority.py`](_name_authority.py): The authority for giving names to entities in the graph, used internally. - [`_linked_list.py`](_linked_list.py): The data structure as the node container in the graph that supports robust iteration and mutation. Internal. - [`_metadata.py`](_metadata.py): Metadata store for all entities in the IR. microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/__init__.py000066400000000000000000000060111475371071500233040ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """In-memory intermediate representation for ONNX graphs.""" __all__ = [ # Modules "serde", "traversal", "convenience", "external_data", # IR classes "Tensor", "ExternalTensor", "StringTensor", "SymbolicDim", "Shape", "TensorType", "OptionalType", "SequenceType", "SparseTensorType", "TypeAndShape", "Value", "Attr", "RefAttr", "Node", "Function", "Graph", "GraphView", "Model", # Constructors "AttrFloat32", "AttrFloat32s", "AttrGraph", "AttrGraphs", "AttrInt64", "AttrInt64s", "AttrSparseTensor", "AttrSparseTensors", "AttrString", "AttrStrings", "AttrTensor", "AttrTensors", "AttrTypeProto", "AttrTypeProtos", "Input", # Protocols "ArrayCompatible", "DLPackCompatible", "TensorProtocol", "ValueProtocol", "ModelProtocol", "NodeProtocol", "GraphProtocol", "GraphViewProtocol", "AttributeProtocol", "ReferenceAttributeProtocol", "SparseTensorProtocol", "SymbolicDimProtocol", "ShapeProtocol", "TypeProtocol", "MapTypeProtocol", "FunctionProtocol", # Enums "AttributeType", "DataType", # Types "OperatorIdentifier", # Protobuf compatible types "TensorProtoTensor", # Conversion functions "from_proto", "to_proto", # IR Tensor initializer "tensor", # Pass infrastructure "passes", # IO "load", "save", ] from onnxscript.ir import convenience, external_data, passes, serde, traversal from onnxscript.ir._convenience import tensor from onnxscript.ir._core import ( Attr, AttrFloat32, AttrFloat32s, AttrGraph, AttrGraphs, AttrInt64, AttrInt64s, AttrSparseTensor, AttrSparseTensors, AttrString, AttrStrings, AttrTensor, AttrTensors, AttrTypeProto, AttrTypeProtos, ExternalTensor, Function, Graph, GraphView, Input, Model, Node, OptionalType, RefAttr, SequenceType, Shape, SparseTensorType, StringTensor, SymbolicDim, Tensor, TensorType, TypeAndShape, Value, ) from onnxscript.ir._enums import ( AttributeType, DataType, ) from onnxscript.ir._io import load, save from onnxscript.ir._protocols import ( ArrayCompatible, AttributeProtocol, DLPackCompatible, FunctionProtocol, GraphProtocol, GraphViewProtocol, MapTypeProtocol, ModelProtocol, NodeProtocol, OperatorIdentifier, ReferenceAttributeProtocol, ShapeProtocol, SparseTensorProtocol, SymbolicDimProtocol, TensorProtocol, TypeProtocol, ValueProtocol, ) from onnxscript.ir.serde import TensorProtoTensor, from_proto, to_proto def __set_module() -> None: """Set the module of all functions in this module to this public module.""" global_dict = globals() for name in __all__: global_dict[name].__module__ = __name__ __set_module() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_convenience.py000066400000000000000000000410401475371071500242010ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Convenience methods for constructing and manipulating the IR. This is an internal only module. We should choose to expose some of the methods in convenience.py after they are proven to be useful. """ from __future__ import annotations __all__ = [ "convert_attribute", "convert_attributes", "replace_all_uses_with", ] import typing from typing import Mapping, Sequence, Union import numpy as np import onnx from onnxscript.ir import _core, _enums, _protocols, serde, tensor_adapters if typing.TYPE_CHECKING: import numpy.typing as npt SupportedAttrTypes = Union[ str, int, float, Sequence[int], Sequence[float], Sequence[str], _protocols.TensorProtocol, # This includes all in-memory tensor types onnx.TensorProto, _core.Attr, _core.RefAttr, _protocols.GraphProtocol, Sequence[_protocols.GraphProtocol], _protocols.TypeProtocol, Sequence[_protocols.TypeProtocol], None, ] def _infer_attribute_type(attr: SupportedAttrTypes) -> _enums.AttributeType: """Infer the attribute type based on the type of the Python object.""" if isinstance(attr, int): return _enums.AttributeType.INT if isinstance(attr, float): return _enums.AttributeType.FLOAT if isinstance(attr, str): return _enums.AttributeType.STRING if isinstance(attr, (_core.Attr, _core.RefAttr)): return attr.type if isinstance(attr, Sequence) and all(isinstance(x, int) for x in attr): return _enums.AttributeType.INTS if isinstance(attr, Sequence) and all(isinstance(x, float) for x in attr): return _enums.AttributeType.FLOATS if isinstance(attr, Sequence) and all(isinstance(x, str) for x in attr): return _enums.AttributeType.STRINGS if isinstance(attr, (_core.TensorBase, onnx.TensorProto, _protocols.TensorProtocol)): # Be sure to check TensorProtocol last because isinstance checking on Protocols can be slower return _enums.AttributeType.TENSOR if isinstance(attr, (_core.Graph, _protocols.GraphProtocol)): return _enums.AttributeType.GRAPH if isinstance(attr, Sequence) and all( isinstance(x, (_core.Graph, _protocols.GraphProtocol)) for x in attr ): return _enums.AttributeType.GRAPHS if isinstance( attr, (_core.TensorType, _core.SequenceType, _core.OptionalType, _protocols.TypeProtocol), ): return _enums.AttributeType.TYPE_PROTO if isinstance(attr, Sequence) and all( isinstance( x, ( _core.TensorType, _core.SequenceType, _core.OptionalType, _protocols.TypeProtocol, ), ) for x in attr ): return _enums.AttributeType.TYPE_PROTOS raise TypeError(f"Unsupported attribute type: '{type(attr)}'") def convert_attribute( name: str, attr: SupportedAttrTypes, attr_type: _enums.AttributeType | None = None, ) -> _core.Attr | _core.RefAttr: """Convert a Python object to a _core.Attr object. This method is useful when constructing nodes with attributes. It infers the attribute type based on the type of the Python value. Args: name: The name of the attribute. attr: The value of the attribute. attr_type: The type of the attribute. This is required when attr is None. When provided, it overrides the inferred type. Returns: A ``Attr`` object. Raises: ValueError: If :param:`attr` is ``None`` and :param:`attr_type` is not provided. TypeError: If the type of the attribute is not supported. """ if attr is None: if attr_type is None: raise ValueError("attr_type must be provided when attr is None") return _core.Attr(name, attr_type, None) if isinstance(attr, (_core.Attr, _core.RefAttr)): if attr.name != name: raise ValueError( f"Attribute name '{attr.name}' does not match provided name '{name}'" ) if attr_type is not None and attr.type != attr_type: raise ValueError( f"Attribute type '{attr.type}' does not match provided type '{attr_type}'" ) return attr if attr_type is None: attr_type = _infer_attribute_type(attr) if attr_type == _enums.AttributeType.INT: return _core.AttrInt64(name, attr) # type: ignore if attr_type == _enums.AttributeType.FLOAT: return _core.AttrFloat32(name, attr) # type: ignore if attr_type == _enums.AttributeType.STRING: return _core.AttrString(name, attr) # type: ignore if attr_type == _enums.AttributeType.INTS: return _core.AttrInt64s(name, attr) # type: ignore if attr_type == _enums.AttributeType.FLOATS: return _core.AttrFloat32s(name, attr) # type: ignore if attr_type == _enums.AttributeType.STRINGS: return _core.AttrStrings(name, attr) # type: ignore if attr_type == _enums.AttributeType.TENSOR: if isinstance(attr, (_core.TensorBase, _protocols.TensorProtocol)): return _core.AttrTensor(name, attr) if isinstance(attr, onnx.TensorProto): return _core.AttrTensor(name, serde.TensorProtoTensor(attr)) if attr_type == _enums.AttributeType.GRAPH: return _core.AttrGraph(name, attr) # type: ignore[arg-type] if attr_type == _enums.AttributeType.GRAPHS: return _core.AttrGraphs(name, attr) # type: ignore[arg-type] if attr_type == _enums.AttributeType.TYPE_PROTO: return _core.AttrTypeProto(name, attr) # type: ignore[arg-type] if attr_type == _enums.AttributeType.TYPE_PROTOS: return _core.AttrTypeProtos(name, attr) # type: ignore[arg-type] raise TypeError(f"Unsupported attribute type: '{type(attr)}'") def convert_attributes( attrs: Mapping[str, SupportedAttrTypes], ) -> list[_core.Attr | _core.RefAttr]: """Convert a dictionary of attributes to a list of _core.Attr objects. It infers the attribute type based on the type of the value. The supported types are: int, float, str, Sequence[int], Sequence[float], Sequence[str], :class:`_core.Tensor`, and :class:`_core.Attr`:: >>> from onnxscript import ir >>> import onnx >>> import numpy as np >>> attrs = { ... "int": 1, ... "float": 1.0, ... "str": "hello", ... "ints": [1, 2, 3], ... "floats": [1.0, 2.0, 3.0], ... "strings": ["hello", "world"], ... "tensor": ir.Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0])), ... "tensor_proto": ... onnx.TensorProto( ... dims=[3], ... data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, ... float_data=[1.0, 2.0, 3.0], ... name="proto", ... ), ... "graph": ir.Graph([], [], nodes=[], name="graph0"), ... "graphs": [ir.Graph([], [], nodes=[], name="graph1"), ir.Graph([], [], nodes=[], name="graph2")], ... "type_proto": ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT), ... "type_protos": [ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)], ... } >>> convert_attributes(attrs) [Attr('int', INT, 1), Attr('float', FLOAT, 1.0), Attr('str', STRING, 'hello'), Attr('ints', INTS, [1, 2, 3]), Attr('floats', FLOATS, [1.0, 2.0, 3.0]), Attr('strings', STRINGS, ['hello', 'world']), Attr('tensor', TENSOR, Tensor(array([1., 2., 3.]), name=None)), Attr('tensor_proto', TENSOR, TensorProtoTensor(name='proto')), Attr('graph', INTS, Graph( name='graph0', inputs=( ), outputs=( ), len()=0 )), Attr('graphs', GRAPHS, [Graph( name='graph1', inputs=( ), outputs=( ), len()=0 ), Graph( name='graph2', inputs=( ), outputs=( ), len()=0 )]), Attr('type_proto', TYPE_PROTO, Tensor(FLOAT)), Attr('type_protos', TYPE_PROTOS, [Tensor(FLOAT), Tensor(FLOAT)])] Args: attrs: A dictionary of {: } to convert. Returns: A list of _core.Attr objects. """ attributes: list[_core.Attr | _core.RefAttr] = [] for name, attr in attrs.items(): if attr is not None: attributes.append(convert_attribute(name, attr)) return attributes def replace_all_uses_with( values: _protocols.ValueProtocol | Sequence[_protocols.ValueProtocol], replacements: _protocols.ValueProtocol | Sequence[_protocols.ValueProtocol], ) -> None: """Replace all uses of the given values with the replacements. This is useful when nodes in the graph are replaced with new nodes, where the old users need to be updated to use the outputs of the new nodes. For example, suppose we have the following graph:: A -> {B, C} We want to replace the node A with a new node D:: >>> from onnxscript import ir >>> input = ir.Input("input") >>> node_a = ir.Node("", "A", [input]) >>> node_b = ir.Node("", "B", node_a.outputs) >>> node_c = ir.Node("", "C", node_a.outputs) >>> node_d = ir.Node("", "D", [input]) >>> replace_all_uses_with(node_a.outputs, node_d.outputs) >>> len(node_b.inputs) 1 >>> node_b.inputs[0].producer().op_type 'D' >>> len(node_c.inputs) 1 >>> node_c.inputs[0].producer().op_type 'D' >>> len(node_a.outputs[0].uses()) 0 When values and replacements are sequences, they are zipped into pairs. All users of the first value is replaced with the first replacement, and so on. .. note:: You still need to update the graph outputs if any of the values being replaced are part of the graph outputs. Be sure to remove the old nodes from the graph using ``graph.remove()`` if they are no longer needed. Args: values: The value or values to be replaced. replacements: The new value or values to use as inputs. """ if not isinstance(values, Sequence): values = (values,) if not isinstance(replacements, Sequence): replacements = (replacements,) if len(values) != len(replacements): raise ValueError("The number of values and replacements must match.") for value, replacement in zip(values, replacements): for user_node, index in tuple(value.uses()): user_node.replace_input_with(index, replacement) def tensor( value: npt.ArrayLike | onnx.TensorProto | _protocols.DLPackCompatible | _protocols.ArrayCompatible, dtype: _enums.DataType | None = None, name: str | None = None, doc_string: str | None = None, ) -> _protocols.TensorProtocol: """Create a tensor value from an ArrayLike object or a TensorProto. The dtype must match the value. Reinterpretation of the value is not supported, unless if the value is a plain Python object, in which case it is converted to a numpy array with the given dtype. :param:`value` can be a numpy array, a plain Python object, or a TensorProto. Example:: >>> from onnxscript import ir >>> import numpy as np >>> import ml_dtypes >>> import onnx >>> ir.tensor(np.array([1, 2, 3], dtype=np.int16)) Tensor(array([1, 2, 3], dtype=int16), name=None) >>> ir.tensor([1, 2, 3], dtype=ir.DataType.BFLOAT16) Tensor(array([1, 2, 3], dtype=bfloat16), name=None) >>> tp_tensor = ir.tensor(onnx.helper.make_tensor("tensor", onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[], vals=[0.5])) >>> tp_tensor.numpy() array(0.5, dtype=float32) >>> import torch >>> ir.tensor(torch.tensor([1.0, 2.0]), name="torch_tensor") TorchTensor(tensor([1., 2.]), name='torch_tensor') Args: value: The numpy array to create the tensor from. dtype: The data type of the tensor. name: The name of the tensor. doc_string: The documentation string of the tensor. Returns: A tensor value. Raises: ValueError: If the dtype does not match the value when value is not a plain Python object like ``list[int]``. """ if isinstance(value, _protocols.TensorProtocol): if dtype is not None and dtype != value.dtype: raise ValueError( f"The dtype must match the value when value is a Tensor. dtype={dtype}, value.dtype={value.dtype}. " "You do not have to specify the dtype when value is a Tensor." ) return value if isinstance(value, onnx.TensorProto): tensor_ = serde.deserialize_tensor(value) if name is not None: tensor_.name = name if doc_string is not None: tensor_.doc_string = doc_string if dtype is not None and dtype != tensor_.dtype: raise ValueError( f"The dtype must match the value when value is a TensorProto. dtype={dtype}, value.data_type={tensor_.dtype}" "You do not have to specify the dtype when value is a TensorProto." ) return tensor_ elif str(type(value)) == "": # NOTE: We use str(type(...)) and do not import torch for type checking # as it creates overhead during import return tensor_adapters.TorchTensor(value, name=name, doc_string=doc_string) # type: ignore[arg-type] elif isinstance(value, (_protocols.DLPackCompatible, _protocols.ArrayCompatible)): return _core.Tensor(value, dtype=dtype, name=name, doc_string=name) # Plain Python object if dtype is not None: numpy_dtype = dtype.numpy() else: numpy_dtype = None array = np.array(value, dtype=numpy_dtype) return _core.Tensor( array, dtype=dtype, shape=_core.Shape(array.shape), name=name, doc_string=name, ) def create_value_mapping(graph: _core.Graph) -> dict[str, _core.Value]: """Return a dictionary mapping names to values in the graph. The mapping does not include values from subgraphs. Args: graph: The graph to extract the mapping from. Returns: A dictionary mapping names to values. """ values = {} values.update(graph.initializers) # The names of the values can be None or "", which we need to exclude for input in graph.inputs: if not input.name: continue values[input.name] = input for node in graph: for value in node.outputs: if not value.name: continue values[value.name] = value return values def replace_nodes_and_values( graph_or_function: _core.Graph | _core.Function, /, insertion_point: _core.Node, old_nodes: Sequence[_core.Node], new_nodes: Sequence[_core.Node], old_values: Sequence[_core.Value], new_values: Sequence[_core.Value], ) -> None: """Replaces nodes and values in the graph or function. Args: graph_or_function: The graph or function to replace nodes and values in. insertion_point: The node to insert the new nodes after. old_nodes: The nodes to replace. new_nodes: The nodes to replace with. old_values: The values to replace. new_values: The values to replace with. """ for old_value, new_value in zip(old_values, new_values): # Propagate relevant info from old value to new value # TODO(Rama): Perhaps this should be a separate utility function. Also, consider # merging old and new type/shape info. new_value.type = old_value.type new_value.shape = old_value.shape new_value.const_value = old_value.const_value new_value.name = old_value.name # Reconnect the users of the deleted values to use the new values replace_all_uses_with(old_values, new_values) # Update graph/function outputs if the node generates output replacement_mapping = dict(zip(old_values, new_values)) for idx, graph_or_function_output in enumerate(graph_or_function.outputs): if graph_or_function_output in replacement_mapping: graph_or_function.outputs[idx] = replacement_mapping[graph_or_function_output] # insert new nodes after the index node graph_or_function.insert_after(insertion_point, new_nodes) graph_or_function.remove(old_nodes, safe=True) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_convenience_test.py000066400000000000000000000011271475371071500252420ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Unit tests for the _convenience module.""" import unittest import numpy as np from onnxscript.ir import _convenience class ConvenienceTest(unittest.TestCase): def test_tensor_accepts_torch_tensor(self): import torch as some_random_name # pylint: disable=import-outside-toplevel torch_tensor = some_random_name.tensor([1, 2, 3]) tensor = _convenience.tensor(torch_tensor) np.testing.assert_array_equal(tensor, torch_tensor.numpy()) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_core.py000066400000000000000000003364131475371071500226500ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """data structures for the intermediate representation.""" # NOTES for developers: # NOTE: None of these classes will have a "to_onnx" or "from_protobuf" method because # We cannot assume that the build tool chain has protoc installed and would like # to keep this module protobuf free. This way we separate the concerns of the IR # and the serialization/deserialization. # # NOTE: Do not import pathlib in the IR. It is slow. Use os.path methods instead. from __future__ import annotations import abc import contextlib import dataclasses import heapq import math import mmap import os import sys import textwrap import typing from collections.abc import Hashable from typing import ( AbstractSet, Any, Collection, Generic, Iterable, Iterator, NamedTuple, OrderedDict, Sequence, SupportsInt, Union, ) import ml_dtypes import numpy as np from typing_extensions import TypeIs import onnxscript from onnxscript.ir import ( _display, _enums, _linked_list, _metadata, _name_authority, _protocols, _type_casting, ) if typing.TYPE_CHECKING: import numpy.typing as npt from typing_extensions import TypeGuard TArrayCompatible = typing.TypeVar( "TArrayCompatible", bound=Union[_protocols.ArrayCompatible, _protocols.DLPackCompatible], ) # System is little endian _IS_LITTLE_ENDIAN = sys.byteorder == "little" # Data types that are not supported by numpy _NON_NUMPY_NATIVE_TYPES = frozenset( ( _enums.DataType.BFLOAT16, _enums.DataType.FLOAT8E4M3FN, _enums.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, _enums.DataType.FLOAT8E5M2, _enums.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, _enums.DataType.INT4, _enums.DataType.UINT4, _enums.DataType.FLOAT4E2M1, ) ) def _compatible_with_numpy(obj: Any) -> TypeGuard[_protocols.ArrayCompatible]: """Use this function to check if an object is compatible with numpy. Avoid isinstance checks with the ArrayCompatible protocol for performance reasons. """ return hasattr(obj, "__array__") def _compatible_with_dlpack(obj: Any) -> TypeGuard[_protocols.DLPackCompatible]: """Use this function to check if an object is compatible with DLPack. Avoid isinstance checks with the DLPackCompatible protocol for performance reasons. """ return hasattr(obj, "__dlpack__") class TensorBase(abc.ABC, _protocols.TensorProtocol, _display.PrettyPrintable): """Convenience Shared methods for classes implementing TensorProtocol.""" __slots__ = () def _printable_type_shape(self) -> str: """Return a string representation of the shape and data type.""" return f"{self.dtype},{self.shape}" def _repr_base(self) -> str: """Base string for the repr method. Example: Tensor """ return f"{self.__class__.__name__}<{self._printable_type_shape()}>" @property def size(self) -> int: """The number of elements in the tensor.""" return np.prod(self.shape.numpy()) # type: ignore[return-value,attr-defined] @property def nbytes(self) -> int: """The number of bytes in the tensor.""" # Use math.ceil because when dtype is INT4, the itemsize is 0.5 return math.ceil(self.dtype.itemsize * self.size) def display(self, *, page: bool = False) -> None: rich = _display.require_rich() if rich is None: status_manager = contextlib.nullcontext() else: import rich.status # type: ignore[import-not-found, no-redef] # pylint: disable=import-outside-toplevel status_manager = rich.status.Status(f"Computing tensor stats for {self!r}") from onnxscript._thirdparty import ( # pylint: disable=import-outside-toplevel asciichartpy, ) with status_manager: # Construct the text to display lines = [] array = self.numpy().flatten() lines.append(repr(self)) lines.append("") nan_values = np.isnan(array) nan_count = np.count_nonzero(nan_values) inf_count = np.count_nonzero(np.isinf(array)) numbers = array[~nan_values] lines.append( f"Min: {np.min(numbers)}, Max: {np.max(numbers)}, " f"NaN count: {nan_count}, " f"Inf count: {inf_count}" ) # Compute sparsity sparse_threathold = 1e-6 # NOTE: count_nonzero() is faster than sum() for boolean arrays sparsity = np.count_nonzero(np.abs(array) < sparse_threathold) / array.size lines.append(f"Sparsity (abs<{sparse_threathold}): {sparsity:.2f}") # Compute histogram finite_numbers = array[np.isfinite(array)] lines.append("Histogram:") hist, bin_edges = np.histogram(finite_numbers, bins=80, density=False) lines.append( asciichartpy.plot( hist, bin_edges=bin_edges, cfg={"height": 8, "format": "{:8.0f}"} ) ) text = "\n".join(lines) if rich is None: print(text) elif page: import rich.console # type: ignore[import-not-found, no-redef] # pylint: disable=import-outside-toplevel console = rich.console.Console() with console.pager(): console.print(text) else: rich.print(text) def _check_numpy_representation_type(array: np.ndarray, dtype: _enums.DataType) -> None: """Check if the numpy array dtype matches the IR data type. When the dtype is not one of the numpy native dtypes, the value needs need to be: - ``int8`` or ``uint8`` for int4, with the sign bit extended to 8 bits. - ``uint8`` for uint4 or float4. - ``uint8`` for 8-bit data types. - ``uint16`` for bfloat16 or corresponding dtypes from the ``ml_dtype`` package. """ if dtype in _NON_NUMPY_NATIVE_TYPES: if dtype.itemsize == 2 and array.dtype not in (np.uint16, ml_dtypes.bfloat16): raise TypeError( f"The numpy array dtype must be uint16 or ml_dtypes.bfloat16 (not {array.dtype}) for IR data type {dtype}." ) if dtype.itemsize == 1 and array.dtype not in ( np.uint8, ml_dtypes.float8_e4m3b11fnuz, ml_dtypes.float8_e4m3fn, ml_dtypes.float8_e5m2fnuz, ml_dtypes.float8_e5m2, ): raise TypeError( f"The numpy array dtype must be uint8 or ml_dtypes.float8* (not {array.dtype}) for IR data type {dtype}." ) if dtype == _enums.DataType.INT4: if array.dtype not in (np.int8, np.uint8, ml_dtypes.int4): raise TypeError( f"The numpy array dtype must be int8 or uint8 or ml_dtypes.int4 (not {array.dtype}) for IR data type {dtype}." ) if dtype == _enums.DataType.UINT4: if array.dtype not in (np.uint8, ml_dtypes.uint4): raise TypeError( f"The numpy array dtype must be uint8 or or ml_dtypes.uint4 (not {array.dtype}) for IR data type {dtype}." ) if dtype == _enums.DataType.FLOAT4E2M1: if array.dtype not in (np.uint8, ml_dtypes.float4_e2m1fn): raise TypeError( f"The numpy array dtype must be uint8 or ml_dtypes.float4_e2m1fn (not {array.dtype}) for IR data type {dtype}." ) return try: dtype_numpy = _enums.DataType.from_numpy(array.dtype) except TypeError as e: raise TypeError( "Failed to convert the numpy dtype to an IR data type. " "If you are using a non-native dtype, be sure to specify the corresponding IR dtype when " "creating a Tensor." ) from e if dtype_numpy != dtype: raise TypeError( f"The numpy array dtype {array.dtype} does not match the IR data type {dtype}." ) def _maybe_view_np_array_with_ml_dtypes( array: np.ndarray, dtype: _enums.DataType ) -> np.ndarray: """Reinterpret the array when it is a bit representation of a dtype not supported by numpy. Args: array: The numpy array to reinterpret. dtype: The data type to reinterpret the array as. Returns: The array reinterpreted as the dtype. """ if dtype == _enums.DataType.BFLOAT16: return array.view(ml_dtypes.bfloat16) if dtype == _enums.DataType.FLOAT8E4M3FN: return array.view(ml_dtypes.float8_e4m3fn) if dtype == _enums.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ: return array.view(ml_dtypes.float8_e4m3fnuz) if dtype == _enums.DataType.FLOAT8E5M2: return array.view(ml_dtypes.float8_e5m2) if dtype == _enums.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ: return array.view(ml_dtypes.float8_e5m2fnuz) if dtype == _enums.DataType.INT4: return array.view(ml_dtypes.int4) if dtype == _enums.DataType.UINT4: return array.view(ml_dtypes.uint4) if dtype == _enums.DataType.FLOAT4E2M1: return array.view(ml_dtypes.float4_e2m1fn) return array class Tensor(TensorBase, _protocols.TensorProtocol, Generic[TArrayCompatible]): # pylint: disable=too-many-ancestors """An immutable concrete tensor. This class is a wrapper around the raw tensor data. The raw tensor data can be a numpy array compatible object (e.g. ``np.ndarray``, ``torch.Tensor``) or a ``DLPack`` compatible object. The tensor is immutable and the data is not copied at initialization. To create a tensor from a numpy array:: >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3]) >>> tensor = Tensor(array) >>> # The tensor itself can be treated as a numpy array because it implements the __array__ method >>> np.allclose(tensor, array) True To get a numpy array from the tensor, call :meth:`numpy`. To convert the tensor to a byte string for serialization, call :meth:`tobytes`. It is recommended to check the size of the tensor first before accessing the underlying data, because accessing the data may be expensive and incur IO overhead. Subclass this class to efficiently handle different types of tensors from different frameworks. Attributes: name: The name of the tensor. shape: The shape of the tensor. dtype: The data type of the elements of the tensor. It is an :class:`ir.DataType` enum. doc_string: Documentation string. raw: The raw data behind this tensor. It can be anything. size: The number of elements in the tensor. nbytes: The number of bytes in the tensor. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ __slots__ = ( "_dtype", "_metadata", "_metadata_props", "_raw", "_shape", "doc_string", "name", ) def __init__( self, value: TArrayCompatible, dtype: _enums.DataType | None = None, *, shape: Shape | None = None, name: str | None = None, doc_string: str | None = None, metadata_props: dict[str, str] | None = None, ) -> None: """Initialize a tensor. Args: value: The backing data of the tensor. It can be a numpy array compatible object or a DLPack compatible object. When the dtype is not one of the numpy native dtypes, the value needs to be ``uint8`` for 4-bit and 8-bit data types, and ``uint16`` for bfloat16 when the value is a numpy array; :param:`dtype` must be specified in this case. dtype: The data type of the tensor. It can be None only when value is a numpy array. Users are responsible for making sure the dtype matches the value when value is not a numpy array. shape: The shape of the tensor. If None, the shape is obtained from the value. name: The name of the tensor. doc_string: The documentation string. metadata_props: The metadata properties. Raises: TypeError: If the value is not a numpy array compatible or a DLPack compatible object. TypeError: If the value is a numpy array and the dtype is specified but does not match the dtype of the array. ValueError: If the shape is not specified and the value does not have a shape attribute. ValueError: If the dtype is not specified and the value is not a numpy array. """ # NOTE: We should not do any copying here for performance reasons if not _compatible_with_numpy(value) and not _compatible_with_dlpack(value): raise TypeError(f"Expected an array compatible object, got {type(value)}") if shape is None: # Obtain the shape from the value if not hasattr(value, "shape"): raise ValueError( f"Expected an object with a shape attribute, but {type(value)} does not have shape. " "Please specify the shape explicitly." ) self._shape = Shape(getattr(value, "shape"), frozen=True) # noqa: B009 else: self._shape = shape self._shape._frozen = True if dtype is None: if isinstance(value, np.ndarray): self._dtype = _enums.DataType.from_numpy(value.dtype) else: raise ValueError( "The dtype must be specified when the value is not a numpy array." ) else: if isinstance(value, np.ndarray): # Make sure the dtype matches the value _check_numpy_representation_type(value, dtype) # Users are responsible for making sure the dtype matches the value # when value is not a numpy array self._dtype = dtype # View the bfloat16, float8 and int4 types using ml_dtypes if isinstance(value, np.ndarray): value = _maybe_view_np_array_with_ml_dtypes(value, self._dtype) # type: ignore[assignment] self._raw = value self.name = name self.doc_string = doc_string self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props = metadata_props def __array__(self, dtype: Any = None) -> np.ndarray: if isinstance(self._raw, np.ndarray) or _compatible_with_numpy(self._raw): return self._raw.__array__(dtype) assert _compatible_with_dlpack(self._raw), ( f"Bug: Expected DLPack or Numpy compatible objects, got {type(self._raw)}" ) return np.from_dlpack(self._raw) def __dlpack__(self, *, stream: Any = None) -> Any: if _compatible_with_dlpack(self._raw): return self._raw.__dlpack__(stream=stream) return self.__array__().__dlpack__(stream=stream) def __dlpack_device__(self) -> tuple[int, int]: if _compatible_with_dlpack(self._raw): return self._raw.__dlpack_device__() return self.__array__().__dlpack_device__() def __repr__(self) -> str: return f"{self._repr_base()}({self._raw!r}, name={self.name!r})" @property def dtype(self) -> _enums.DataType: """The data type of the tensor. Immutable.""" return self._dtype @property def shape(self) -> Shape: """The shape of the tensor. Immutable.""" return self._shape @property def raw(self) -> TArrayCompatible: """Backing data of the tensor. Immutable.""" return self._raw # type: ignore[return-value] def numpy(self) -> np.ndarray: """Return the tensor as a numpy array. When the data type is not supported by numpy, the dtypes from the ``ml_dtype`` package are used. The values can be reinterpreted as bit representations using the ``.view()`` method. """ if isinstance(self._raw, np.ndarray): return self._raw # We do not cache the value to save memory return self.__array__() def tobytes(self) -> bytes: """Returns the value as bytes encoded in little endian. Override this method for more efficient serialization when the raw value is not a numpy array. """ # TODO(justinchuby): Support DLPack array = self.numpy() if self.dtype in { _enums.DataType.INT4, _enums.DataType.UINT4, _enums.DataType.FLOAT4E2M1, }: # Pack the array into int4 array = _type_casting.pack_int4(array) else: assert self.dtype.itemsize == array.itemsize, "Bug: The itemsize should match" if not _IS_LITTLE_ENDIAN: array = array.view(array.dtype.newbyteorder("<")) return array.tobytes() @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata class ExternalTensor(TensorBase, _protocols.TensorProtocol): # pylint: disable=too-many-ancestors """An immutable concrete tensor with its data store on disk. This class uses memory mapping to avoid loading the tensor into memory, when the data type is supported by numpy. Otherwise, the tensor is loaded into memory lazily when accessed. Calling :attr:`shape` does not incur IO. Checking shape before loading the tensor is recommended if IO overhead and memory usage is a concern. To obtain an array, call :meth:`numpy`. To obtain the bytes, call :meth:`tobytes`. The :attr:`location` must be a relative path conforming to the ONNX specification. Given the correct :attr:`base_dir`, the :attr:`path` is computed to be the full path to the data file. Users should expect that the :attr:`path` always leads to the correct file. At initialization, paths are not checked. It is the user's responsibility to ensure the paths are valid and accessible. Attributes: location: The location of the data file. It is the path relative to the base directory. base_dir: The base directory for the external data. It is used to resolve relative paths. At serialization, only the :attr:`location` is serialized into the "location" field of the ``TensorProto``. path: The path to the data file. This is computed by joining :attr:`base_dir` and :attr:`location`. offset: The offset in bytes from the start of the file. length: The length of the data in bytes. dtype: The data type of the tensor. shape: The shape of the tensor. name: The name of the tensor. It must be specified. doc_string: The documentation string. metadata_props: The metadata properties. """ __slots__ = ( "_array", "_base_dir", "_dtype", "_length", "_location", "_metadata", "_metadata_props", "_offset", "_shape", "_valid", "doc_string", "name", "raw", ) def __init__( self, location: os.PathLike | str, offset: int | None, length: int | None, dtype: _enums.DataType, *, shape: Shape, name: str, doc_string: str | None = None, metadata_props: dict[str, str] | None = None, base_dir: os.PathLike | str = "", ) -> None: """Initialize an external tensor. Args: location: The location of the data file. It is the path relative to the base directory. offset: The offset in bytes from the start of the file. length: The length of the data in bytes. dtype: The data type of the tensor. shape: The shape of the tensor. name: The name of the tensor.. doc_string: The documentation string. metadata_props: The metadata properties. base_dir: The base directory for the external data. It is used to resolve relative paths. """ # NOTE: Do not verify the location by default. This is because the location field # in the tensor proto can be anything and we would like deserialization from # proto to IR to not fail. if onnxscript.DEBUG: if os.path.isabs(location): raise ValueError( "The location must be a relative path. Please specify base_dir as well." ) self._location = location self._base_dir = base_dir self._offset: int | None = offset self._length: int | None = length self._dtype: _enums.DataType = dtype self.name: str = name # mutable self._shape: Shape = shape self._shape._frozen = True self.doc_string: str | None = doc_string # mutable self._array: np.ndarray | None = None self.raw: mmap.mmap | None = None self._metadata_props = metadata_props self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._valid = True @property def base_dir(self) -> str | os.PathLike: # Mutable return self._base_dir @base_dir.setter def base_dir(self, value: str | os.PathLike) -> None: self._base_dir = value @property def location(self) -> str | os.PathLike: # Immutable return self._location @property def path(self) -> str: # Immutable, computed return os.path.join(self._base_dir, self._location) @property def offset(self) -> int | None: # Immutable return self._offset @property def length(self) -> int | None: # Immutable return self._length @property def dtype(self) -> _enums.DataType: # Immutable return self._dtype @property def shape(self) -> Shape: # Immutable return self._shape def _load(self): self._check_validity() assert self._array is None, "Bug: The array should be loaded only once." if self.size == 0: # When the size is 0, mmap is impossible and meaningless self._array = np.empty(self.shape.numpy(), dtype=self.dtype.numpy()) return # Map the whole file into the memory # TODO(justinchuby): Verify if this would exhaust the memory address space with open(self.path, "rb") as f: self.raw = mmap.mmap( f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ, ) # Handle the byte order correctly by always using little endian dt = np.dtype(self.dtype.numpy()).newbyteorder("<") if self.dtype in { _enums.DataType.INT4, _enums.DataType.UINT4, _enums.DataType.FLOAT4E2M1, }: # Use uint8 to read in the full byte. Otherwise ml_dtypes.int4 will clip the values dt = np.dtype(np.uint8).newbyteorder("<") count = self.size // 2 + self.size % 2 else: count = self.size self._array = np.frombuffer(self.raw, dtype=dt, offset=self.offset or 0, count=count) shape = self.shape.numpy() if self.dtype == _enums.DataType.INT4: # Unpack the int4 arrays self._array = _type_casting.unpack_int4(self._array, shape) elif self.dtype == _enums.DataType.UINT4: self._array = _type_casting.unpack_uint4(self._array, shape) elif self.dtype == _enums.DataType.FLOAT4E2M1: self._array = _type_casting.unpack_float4e2m1(self._array, shape) else: self._array = self._array.reshape(shape) def __array__(self, dtype: Any = None) -> np.ndarray: self._check_validity() if self._array is None: self._load() assert self._array is not None return self._array.__array__(dtype) def __dlpack__(self, *, stream: Any = None) -> Any: raise NotImplementedError( "ExternalTensor does not support DLPack because it uses memory mapping. " "Call numpy() to get a numpy array instead." ) def __dlpack_device__(self) -> tuple[int, int]: raise NotImplementedError( "ExternalTensor does not support DLPack because it uses memory mapping. " "Call numpy() to get a numpy array instead." ) def __repr__(self) -> str: return ( f"{self._repr_base()}(location='{self.location}', name={self.name!r}, " f"offset={self.offset!r}, length={self.length!r}, base_dir={self.base_dir!r})" ) def numpy(self) -> np.ndarray: """Return the tensor as a numpy array. The data will be memory mapped into memory and will not taken up physical memory space. """ self._check_validity() if self._array is None: self._load() assert self._array is not None return self._array def tobytes(self) -> bytes: """Return the bytes of the tensor. This will load the tensor into memory. """ self._check_validity() if self.raw is None: self._load() assert self.raw is not None offset = self._offset or 0 length = self._length or self.nbytes return self.raw[offset : offset + length] def valid(self) -> bool: """Check if the tensor is valid. The external tensor is valid if it has not been invalidated. """ return self._valid def _check_validity(self) -> None: if not self.valid(): raise ValueError( f"The external tensor '{self!r}' is invalidated. The data may be corrupted or deleted." ) def invalidate(self) -> None: """Invalidate the tensor. The external tensor is invalidated when the data is known to be corrupted or deleted. """ self._valid = False def release(self) -> None: """Delete all references to the memory buffer and close the memory-mapped file.""" self._array = None if self.raw is not None: self.raw.close() self.raw = None @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata class StringTensor(TensorBase, _protocols.TensorProtocol): # pylint: disable=too-many-ancestors """Multidimensional array of strings (as binary data to match the string_data field in TensorProto).""" __slots__ = ( "_metadata", "_metadata_props", "_raw", "_shape", "doc_string", "name", ) def __init__( self, value: Sequence[bytes] | npt.NDArray[np.bytes_], *, shape: Shape | None = None, name: str | None = None, doc_string: str | None = None, metadata_props: dict[str, str] | None = None, ) -> None: """Initialize a tensor. Args: value: The backing data of the tensor. It can be a numpy array or a Sequence of bytes. shape: The shape of the tensor. If None, the shape is obtained from the value. name: The name of the tensor. doc_string: The documentation string. metadata_props: The metadata properties. """ if shape is None: if not hasattr(value, "shape"): raise ValueError( f"Expected an object with a shape attribute, but {type(value)} does not have shape. " "Please specify the shape explicitly." ) self._shape = Shape(getattr(value, "shape"), frozen=True) # noqa: B009 else: self._shape = shape self._shape._frozen = True self._raw = value self.name = name self.doc_string = doc_string self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props = metadata_props def __array__(self, dtype: Any = None) -> np.ndarray: if isinstance(self._raw, np.ndarray): return self._raw assert isinstance(self._raw, Sequence), ( f"Bug: Expected a sequence, got {type(self._raw)}" ) return np.array(self._raw, dtype=dtype).reshape(self.shape.numpy()) def __dlpack__(self, *, stream: Any = None) -> Any: del stream # unused raise TypeError("StringTensor does not support DLPack") def __dlpack_device__(self) -> tuple[int, int]: raise TypeError("StringTensor does not support DLPack") def __repr__(self) -> str: return f"{self._repr_base()}({self._raw!r}, name={self.name!r})" @property def dtype(self) -> _enums.DataType: """The data type of the tensor. Immutable.""" return _enums.DataType.STRING @property def shape(self) -> Shape: """The shape of the tensor. Immutable.""" return self._shape @property def raw(self) -> Sequence[bytes] | npt.NDArray[np.bytes_]: """Backing data of the tensor. Immutable.""" return self._raw # type: ignore[return-value] def numpy(self) -> npt.NDArray[np.bytes_]: """Return the tensor as a numpy array.""" return self.__array__() def tobytes(self) -> bytes: raise ValueError("StringTensor does not support tobytes. Use 'string_data' instead.") def string_data(self) -> Sequence[bytes]: """Return the string data of the tensor.""" if isinstance(self._raw, np.ndarray): return self._raw.flatten().tolist() return self._raw @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata class SymbolicDim(_protocols.SymbolicDimProtocol, _display.PrettyPrintable): __slots__ = ("_value",) def __init__(self, value: str | None) -> None: """Initialize a symbolic dimension. Args: value: The value of the dimension. It should not be an int. """ if isinstance(value, int): raise TypeError( "The value of a SymbolicDim cannot be an int. " "If you are creating a Shape, use int directly instead of SymbolicDim." ) self._value = value def __eq__(self, other: object) -> bool: if not isinstance(other, SymbolicDim): return self.value == other return self.value == other.value def __hash__(self) -> int: return hash(self.value) @property def value(self) -> str | None: return self._value def __str__(self) -> str: return f"{self._value}" def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self._value})" def _is_int_compatible(value: object) -> TypeIs[SupportsInt]: """Return True if the value is int compatible.""" if isinstance(value, int): return True if hasattr(value, "__int__"): # For performance reasons, we do not use isinstance(value, SupportsInt) return True return False def _maybe_convert_to_symbolic_dim( dim: int | SupportsInt | SymbolicDim | str | None, ) -> SymbolicDim | int: """Convert the value to a SymbolicDim if it is not an int.""" if dim is None or isinstance(dim, str): return SymbolicDim(dim) if _is_int_compatible(dim): return int(dim) if isinstance(dim, SymbolicDim): return dim raise TypeError( f"Expected int, str, None or SymbolicDim, but value {dim!r} has type '{type(dim)}'" ) class Shape(_protocols.ShapeProtocol, _display.PrettyPrintable): __slots__ = ("_dims", "_frozen") def __init__( self, dims: Iterable[int | SupportsInt | SymbolicDim | str | None], /, denotations: Iterable[str | None] | None = None, frozen: bool = False, ) -> None: """Initialize a shape. Args: dims: The dimensions of the shape. Each dimension can be an integer or a SymbolicDim or any Python object. When a ``dim`` is not an integer or a SymbolicDim, it is converted to a SymbolicDim. denotations: The denotations of the dimensions. If None, the denotations are not set. Standard denotation can optionally be used to denote tensor dimensions with standard semantic descriptions to ensure that operations are applied to the correct axis of a tensor. Refer to https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/DimensionDenotation.md#denotation-definition for pre-defined dimension denotations. frozen: If True, the shape is immutable and cannot be modified. This is useful when the shape is initialized by a Tensor. """ self._dims: list[int | SymbolicDim] = [ _maybe_convert_to_symbolic_dim(dim) for dim in dims ] self._denotations: list[str | None] = ( list(denotations) if denotations is not None else [None] * len(self._dims) ) if len(self._denotations) != len(self._dims): raise ValueError( "The number of denotations, when provided, must be equal to the number of dimensions." ) self._frozen: bool = frozen def copy(self): """Return a copy of the shape.""" return Shape(self._dims, self._denotations, self._frozen) @property def dims(self) -> tuple[int | SymbolicDim, ...]: """All dimensions in the shape. This property is read-only. Use __getitem__ and __setitem__ to modify the shape or create a new shape. """ return tuple(self._dims) def rank(self) -> int: """The rank of the shape.""" return len(self._dims) def numpy(self) -> tuple[int, ...]: if any(not isinstance(dim, int) for dim in self._dims): raise ValueError(f"Cannot convert the shape {self} to a tuple of ints") return tuple(dim for dim in self._dims) # type: ignore def __len__(self) -> int: return len(self._dims) def __iter__(self) -> Iterator[int | SymbolicDim]: return iter(self._dims) @typing.overload def __getitem__(self, index: int) -> int | SymbolicDim: ... @typing.overload def __getitem__(self, index: slice) -> tuple[int | SymbolicDim, ...]: ... def __getitem__(self, index): return tuple(self._dims)[index] def __setitem__(self, index: int, value: int | SymbolicDim | str | None) -> None: """Set the dimension at the index. Args: index: The index of the dimension. value: The value of the dimension. Raises: TypeError: If the shape is frozen and cannot be modified. TypeError: If the value is not an int or SymbolicDim. """ if self._frozen: raise TypeError("The shape is frozen and cannot be modified.") self._dims[index] = _maybe_convert_to_symbolic_dim(value) def get_denotation(self, index: int) -> str | None: """Return the denotation of the dimension at the index. Args: index: The index of the dimension. Returns: The denotation of the dimension. """ return self._denotations[index] def set_denotation(self, index: int, denotation: str | None) -> None: """Set the denotation of the dimension at the index. Args: index: The index of the dimension. denotation: The denotation of the dimension. """ self._denotations[index] = denotation def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self._dims!r})" def __str__(self) -> str: """Return a string representation of the shape. E.g. [n,1,3] """ return f"[{','.join([str(dim) for dim in self._dims])}]" def __eq__(self, other: object) -> bool: """Return True if the shapes are equal. Two shapes are equal if all their dimensions are equal. """ if isinstance(other, Shape): return self._dims == other._dims if not isinstance(other, Iterable): return False return self._dims == list(other) def __ne__(self, other: object) -> bool: return not self.__eq__(other) @typing.overload def is_static(self, dim: int) -> bool: # noqa: D418 """Return True if the dimension is static.""" @typing.overload def is_static(self) -> bool: # noqa: D418 """Return True if all dimensions are static.""" def is_static(self, dim=None) -> bool: """Return True if the dimension is static. If dim is None, return True if all dimensions are static.""" if dim is None: return all(isinstance(dim, int) for dim in self._dims) return isinstance(self[dim], int) @typing.overload def is_dynamic(self, dim: int) -> bool: # noqa: D418 """Return True if the dimension is dynamic.""" @typing.overload def is_dynamic(self) -> bool: # noqa: D418 """Return True if any dimension is dynamic.""" def is_dynamic(self, dim=None) -> bool: if dim is None: return not self.is_static() return not self.is_static(dim) def _quoted(string: str) -> str: """Return a quoted string. This function is used to quote value/node names in the IR for better readability. """ return f'"{string}"' class Usage(NamedTuple): """A usage of a value in a node. Attributes: node: The node that uses the value. idx: The input index of the value in the node. """ node: Node idx: int class Node(_protocols.NodeProtocol, _display.PrettyPrintable): """IR Node. If the ``graph`` is provided, the node will be added to the graph. Otherwise, user is responsible to call ``graph.append(node)`` (or other mutation methods in :class:`Graph`) to add the node to the graph. After the node is initialized, it will add itself as a user of the input values. The output values of the node are created during node initialization and are immutable. To change the output values, create a new node and replace the each of the inputs of ``output.uses()`` with the new output values by calling :meth:`replace_input_with` on the using nodes of this node's outputs. """ __slots__ = ( "_attributes", "_domain", "_graph", "_inputs", "_metadata", "_metadata_props", "_name", "_op_type", "_outputs", "_overload", "_version", "doc_string", ) def __init__( self, domain: str, op_type: str, inputs: Iterable[Value | None], attributes: Iterable[Attr | RefAttr] = (), *, overload: str = "", num_outputs: int | None = None, outputs: Sequence[Value] | None = None, version: int | None = None, graph: Graph | None = None, name: str | None = None, doc_string: str | None = None, metadata_props: dict[str, str] | None = None, ): """Initialize a node and add it as a user of the input values. Args: domain: The domain of the operator. For onnx operators, this is an empty string. op_type: The name of the operator. inputs: The input values. When an input is None, it is an empty input. attributes: The attributes. RefAttr can be used only when the node is defined in a Function. overload: The overload name when the node is invoking a function. num_outputs: The number of outputs of the node. If not specified, the number is 1. outputs: The output values. If None, the outputs are created during initialization. version: The version of the operator. If None, the version is unspecified and will follow that of the graph. graph: The graph that the node belongs to. If None, the node is not added to any graph. A `Node` must belong to zero or one graph. name: The name of the node. If None, the node is anonymous. doc_string: The documentation string. metadata_props: The metadata properties. Raises: TypeError: If the attributes are not Attr or RefAttr. ValueError: If `num_outputs`, when not None, is not the same as the length of the outputs. ValueError: If an output value is None, when outputs is specified. ValueError: If an output value has a producer set already, when outputs is specified. """ self._name = name self._domain: str = domain self._op_type: str = op_type # NOTE: Make inputs immutable with the assumption that they are not mutated # very often. This way all mutations can be tracked. # If necessary, we can cache the inputs and outputs as tuples. self._inputs: tuple[Value | None, ...] = tuple(inputs) # Values belong to their defining nodes. The values list is immutable self._outputs: tuple[Value, ...] = self._create_outputs(num_outputs, outputs) attributes = tuple(attributes) if attributes and not isinstance(attributes[0], (Attr, RefAttr)): raise TypeError( f"Expected the attributes to be Attr or RefAttr, got {type(attributes[0])}. " "If you are copying the attributes from another node, make sure you call " "node.attributes.values() because it is a dictionary." ) self._attributes: OrderedDict[str, Attr | RefAttr] = OrderedDict( (attr.name, attr) for attr in attributes ) self._overload: str = overload # TODO(justinchuby): Potentially support a version range self._version: int | None = version self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props: dict[str, str] | None = metadata_props self._graph: Graph | None = graph self.doc_string = doc_string # Add the node as a use of the inputs for i, input_value in enumerate(self._inputs): if input_value is not None: input_value._add_usage(self, i) # pylint: disable=protected-access # Add the node to the graph if graph is specified if self._graph is not None: self._graph.append(self) def _create_outputs( self, num_outputs: int | None, outputs: Sequence[Value] | None ) -> tuple[Value, ...]: """Check the parameters and create outputs for the node. Args: num_outputs: The number of outputs of the node. outputs: The output values of the node. Returns: The output values of the node. Raises: ValueError: If `num_outputs`, when not None, is not the same as the length of the outputs. ValueError: If an output value is None. ValueError: If an output value has a producer set already. """ # Check num_outputs and outputs are consistent if num_outputs is not None and outputs is not None and num_outputs != len(outputs): raise ValueError( "num_outputs must be the same as len(outputs) when num_outputs is specified." f"num_outputs: {num_outputs}, outputs: {outputs}" ) # 1. If outputs is specified (can be empty []), use the outputs if outputs is not None: # Check all output values are valid first for output in outputs: if output is None: raise ValueError(f"Output value cannot be None. All outputs: {outputs}") if output.producer() is not None: raise ValueError( f"Supplied output value cannot have a producer when used for initializing a Node. " f"Output: {output}. All outputs: {outputs}" ) result = [] for i, output in enumerate(outputs): output._producer = self # pylint: disable=protected-access output._index = i # pylint: disable=protected-access result.append(output) return tuple(result) # 2. If num_outputs is specified, create num_outputs outputs if num_outputs is None: # Default to 1 output num_outputs = 1 assert num_outputs is not None return tuple(Value(self, index=i) for i in range(num_outputs)) def __str__(self) -> str: node_type_text = f"{self._domain}::{self._op_type}" + f":{self._overload}" * ( self._overload != "" ) inputs_text = ( "(" + ", ".join( [ ( f"%{_quoted(x.name) if x.name else 'anonymous:' + str(id(x))}" if x is not None else "None" ) for x in self._inputs ] ) + ")" ) attributes_text = ( (" {" + ", ".join([f"{k}={v}" for k, v in self._attributes.items()]) + "}") if self._attributes else "" ) outputs_text = ", ".join(str(x) for x in self._outputs) return f"{outputs_text} âŦ…ī¸ {node_type_text}{inputs_text}{attributes_text}" def __repr__(self) -> str: return ( f"{self.__class__.__name__}(name={self._name!r}, domain={self._domain!r}, " f"op_type={self._op_type!r}, inputs={self._inputs!r}, attributes={self._attributes!r}, " f"overload={self._overload!r}, outputs={self._outputs!r}, " f"version={self._version!r}, doc_string={self.doc_string!r})" ) @property def name(self) -> str | None: return self._name @name.setter def name(self, value: str | None) -> None: self._name = value @property def domain(self) -> str: return self._domain @domain.setter def domain(self, value: str) -> None: self._domain = value @property def version(self) -> int | None: return self._version @version.setter def version(self, value: int | None) -> None: self._version = value @property def op_type(self) -> str: return self._op_type @op_type.setter def op_type(self, value: str) -> None: self._op_type = value @property def overload(self) -> str: return self._overload @overload.setter def overload(self, value: str) -> None: self._overload = value @property def inputs(self) -> Sequence[Value | None]: return self._inputs @inputs.setter def inputs(self, _: Any) -> None: raise AttributeError( "Directly mutating the input sequence is unsupported. Please use Node.replace_input_with() instead." ) def predecessors(self) -> Sequence[Node]: """Return the predecessor nodes of the node, deduplicated, in a deterministic order.""" # Use the ordered nature of a dictionary to deduplicate the nodes predecessors: dict[Node, None] = {} for value in self.inputs: if value is not None and (producer := value.producer()) is not None: predecessors[producer] = None return tuple(predecessors) def successors(self) -> Sequence[Node]: """Return the successor nodes of the node, deduplicated, in a deterministic order.""" # Use the ordered nature of a dictionary to deduplicate the nodes successors: dict[Node, None] = {} for value in self.outputs: assert value is not None, "Bug: Output values are not expected to be None" for usage in value.uses(): successors[usage.node] = None return tuple(successors) def replace_input_with(self, index: int, value: Value | None) -> None: """Replace an input with a new value.""" if index < 0 or index >= len(self.inputs): raise ValueError(f"Index out of range: {index}") old_input = self.inputs[index] self._inputs = tuple( value if i == index else old_input for i, old_input in enumerate(self.inputs) ) if old_input is not None: old_input._remove_usage(self, index) # pylint: disable=protected-access if value is not None: value._add_usage(self, index) # pylint: disable=protected-access def prepend(self, /, nodes: Node | Iterable[Node]) -> None: """Insert a node before this node in the list of nodes in the graph. It is the same as calling ``graph.insert_before(self, nodes)``. Example:: Before: previous_node -> self previous_node' -> node -> next_node' After: previous_node -> node -> self previous_node' -> next_node' Args: nodes: A node or a sequence of nodes to put before this node. """ if self._graph is None: raise ValueError("The node to prepend to does not belong to any graph.") self._graph.insert_before(self, nodes) def append(self, /, nodes: Node | Iterable[Node]) -> None: """Insert a node after this node in the list of nodes in the graph. It is the same as calling ``graph.insert_after(self, nodes)``. Example:: Before: previous_node -> self previous_node' -> node -> next_node' After: previous_node -> self -> node previous_node' -> next_node' Args: nodes: A node or a sequence of nodes to put after this node. """ if self._graph is None: raise ValueError("The node to append to does not belong to any graph.") self._graph.insert_after(self, nodes) @property def outputs(self) -> Sequence[Value]: return self._outputs @outputs.setter def outputs(self, _: Sequence[Value]) -> None: raise AttributeError("outputs is immutable. Please create a new node instead.") @property def attributes(self) -> OrderedDict[str, Attr | RefAttr]: return self._attributes @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props @property def graph(self) -> Graph | None: return self._graph @graph.setter def graph(self, value: Graph | None) -> None: self._graph = value def op_identifier(self) -> _protocols.OperatorIdentifier: return self.domain, self.op_type, self.overload def display(self, *, page: bool = False) -> None: # Add the node's name to the displayed text print(f"Node: {self.name!r}") if self.doc_string: print(f"Doc: {self.doc_string}") super().display(page=page) class _TensorTypeBase(_protocols.TypeProtocol, _display.PrettyPrintable, Hashable): """Tensor types that are non recursive types.""" __slots__ = ("_dtype", "denotation") def __init__(self, dtype: _enums.DataType, *, denotation: str | None = None) -> None: self._dtype = dtype self.denotation = denotation @property def dtype(self) -> _enums.DataType: return self._dtype @dtype.setter def dtype(self, value: _enums.DataType) -> None: self._dtype = value @property def elem_type(self) -> _enums.DataType: """Return the element type of the tensor type""" return self.dtype def __hash__(self) -> int: return hash(repr(self)) def __eq__(self, other: object) -> bool: if self.__class__ is not other.__class__: return False return self.dtype == other.dtype # type: ignore[attr-defined] def __repr__(self) -> str: # Remove "Type" from name for display short_name = self.__class__.__name__[:-4] return f"{short_name}({self.dtype!r})" class TensorType(_TensorTypeBase): """A type that represents a tensor.""" def __str__(self) -> str: return f"{self.dtype}" class SparseTensorType(_TensorTypeBase): """A type that represents a sparse tensor.""" class _RecursiveTypeBase(_protocols.TypeProtocol, _display.PrettyPrintable, Hashable): """Base for recursive types like Optional and Sequence.""" __slots__ = ("_elem_type", "denotation") def __init__( self, elem_type: _protocols.TypeProtocol, *, denotation: str | None = None ) -> None: self._elem_type = elem_type self.denotation = denotation @property def dtype(self) -> _enums.DataType: return self._elem_type.dtype @dtype.setter def dtype(self, value: _enums.DataType) -> None: self._elem_type.dtype = value @property def elem_type(self) -> _protocols.TypeProtocol: return self._elem_type def __hash__(self) -> int: return hash(repr(self)) def __eq__(self, other: object) -> bool: if not isinstance(other, _RecursiveTypeBase): return False if self.__class__ != other.__class__: return False # Recursively compare the type of the elements return self.elem_type == other.elem_type def __repr__(self) -> str: # Remove "Type" from name for display short_name = self.__class__.__name__[:-4] return f"{short_name}({self.elem_type!r})" class SequenceType(_RecursiveTypeBase): """A type that represents a sequence of elements.""" class OptionalType(_RecursiveTypeBase): """A type that represents an optional element.""" class Value(_protocols.ValueProtocol, _display.PrettyPrintable): """IR Value. A value is a named entity that can be used to represent an input or output of a graph, a function, or a node. The information it stores generalizes over ``ValueInfoProto`` in the ONNX specification. A :class:`Value` is always not owned or owned by exactly one node. When the value is not owned, it must be an input of a graph or a function. ``producer`` and ``index`` are ``None``. When the value is owned by a node, it is an output of the node. The node that produces the value can be accessed with :meth:`producer`. The index of the output of the node that produces the value can be accessed with :meth:`index`. To find all the nodes that use this value as an input, call :meth:`uses`. To check if the value is an output of a graph, call :meth:`is_graph_output`. Attributes: name: The name of the value. A value is always named when it is part of a graph. shape: The shape of the value. type: The type of the value. metadata_props: Metadata. """ __slots__ = ( "_const_value", "_index", "_metadata", "_metadata_props", "_name", "_producer", "_shape", "_type", "_uses", "doc_string", ) def __init__( self, producer: Node | None = None, *, index: int | None = None, name: str | None = None, shape: Shape | None = None, type: _protocols.TypeProtocol | None = None, doc_string: str | None = None, const_value: _protocols.TensorProtocol | None = None, ) -> None: """Initialize a value. Args: producer: The node that produces the value. It can be ``None`` when the value is initialized first than its producer. index: The index of the output of the defining node. name: The name of the value. shape: The shape of the value. type: The type of the value. doc_string: The documentation string. const_value: The constant tensor if the value is constant. """ self._producer: Node | None = producer self._index: int | None = index self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props: dict[str, str] | None = None self._name: str | None = name self._shape: Shape | None = shape self._type: _protocols.TypeProtocol | None = type # TODO(justinchuby): Handle initialization when a const value is provided # We can get shape and type information from the const value self._const_value = const_value # Use a collection of (Node, int) to store uses. This is needed # because a single use can use the same value multiple times. # Use a dictionary to preserve insertion order so that the visiting order is deterministic self._uses: dict[Usage, None] = {} self.doc_string = doc_string def __repr__(self) -> str: value_name = self.name if self.name else "anonymous:" + str(id(self)) producer = self.producer() if producer is None: producer_text = "None" elif producer.name is not None: producer_text = producer.name else: producer_text = f"anonymous_node:{id(producer)}" return f"{self.__class__.__name__}({value_name!r}, type={self.type!r}, shape={self.shape}, producer={producer_text}, index={self.index()})" def __str__(self) -> str: value_name = self.name if self.name is not None else "anonymous:" + str(id(self)) shape_text = str(self.shape) if self.shape is not None else "?" type_text = str(self.type) if self.type is not None else "?" # Quote the name because in reality the names can have invalid characters # that make them hard to read return f"%{_quoted(value_name)}<{type_text},{shape_text}>" def producer(self) -> Node | None: """The node that produces this value. When producer is ``None``, the value does not belong to a node, and is typically a graph input or an initializer. """ return self._producer def consumers(self) -> Sequence[Node]: """Return the nodes (deduplicated) that consume this value.""" return tuple({usage.node: None for usage in self._uses}) def index(self) -> int | None: """The index of the output of the defining node.""" return self._index def uses(self) -> Collection[Usage]: """Return a set of uses of the value. The set contains tuples of ``(Node, index)`` where the index is the index of the input of the node. For example, if ``node.inputs[1] == value``, then the use is ``(node, 1)``. """ # Create a tuple for the collection so that iteration on will will not # be affected when the usage changes during graph mutation. # This adds a small overhead but is better a user experience than # having users call tuple(). return tuple(self._uses) def _add_usage(self, use: Node, index: int) -> None: """Add a usage of this value. This is an internal method. It should only be called by the Node class. """ self._uses[Usage(use, index)] = None def _remove_usage(self, use: Node, index: int) -> None: """Remove a node from the uses of this value. This is an internal method. It should only be called by the Node class. """ self._uses.pop(Usage(use, index)) @property def name(self) -> str | None: return self._name @name.setter def name(self, value: str | None) -> None: if self._const_value is not None: self._const_value.name = value self._name = value @property def type(self) -> _protocols.TypeProtocol | None: """The type of the tensor. Example types can be ``TensorType``, ``SparseTensorType``, ``SequenceType``, ``OptionalType``. To obtain the data type of the tensor, use ``type.dtype`` or conveniently :attr:`dtype`. """ return self._type @type.setter def type(self, value: _protocols.TypeProtocol | None) -> None: self._type = value @property def dtype(self) -> _enums.DataType | None: """The data type of the tensor.""" if self._type is None: return None return self._type.dtype @dtype.setter def dtype(self, value: _enums.DataType) -> None: """Set the data type of the tensor. If the type is not set, it will be initialized to a new TensorType. To set the type as other types like ``SequenceType``, initialize the type then set :attr:`type` instead. """ if self._type is None: self._type = TensorType(value) else: self._type.dtype = value @property def shape(self) -> Shape | None: return self._shape @shape.setter def shape(self, value: Shape | None) -> None: if value is None: self._shape = None return if isinstance(value, Shape): self._shape = value return raise TypeError(f"Expected value to be a Shape or None, got '{type(value)}'") @property def const_value( self, ) -> _protocols.TensorProtocol | None: """A concrete value. The value can be backed by different raw data types, such as numpy arrays. The only guarantee is that it conforms TensorProtocol. """ return self._const_value @const_value.setter def const_value( self, value: _protocols.TensorProtocol | None, ) -> None: if onnxscript.DEBUG: if value is not None and not isinstance(value, _protocols.TensorProtocol): raise TypeError( f"Expected value to be a TensorProtocol or None, got '{type(value)}'" ) self._const_value = value @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props def is_graph_output(self) -> bool: """Whether the value is an output of a graph.""" if (producer := self.producer()) is None: return False if (graph := producer.graph) is None: return False # Cannot use `in` because __eq__ may be defined by subclasses, even though # it is not recommended return any(output is self for output in graph.outputs) def Input( name: str | None = None, shape: Shape | None = None, type: _protocols.TypeProtocol | None = None, doc_string: str | None = None, ) -> Value: """Create an input of a Graph or a Function. This is equivalent to calling ``Value(name=name, shape=shape, type=type, doc_string=doc_string)``. """ # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Value(name=name, shape=shape, type=type, doc_string=doc_string) def _check_node_safe_to_remove( node: Node, to_remove: AbstractSet[Node], graph_outputs: AbstractSet[Value] ) -> None: """Check if a node is safe to remove. 1. It checks to make sure there are no users of the node that are not to be removed before removing it. 2. It checks the node does not contribute to any graph outputs. This check is typically O(1) assuming the number of uses of the node is small Args: node: The node to check. to_remove: A set of nodes that are to be removed. This set is used to check if the node is still being used by other nodes that are not to be removed. graph_outputs: A set of values that are outputs of the graph. Raises: ValueError: If the node does not belong to this graph or if there are users of the node. ValueError: If the node is still being used by other nodes not to be removed. """ for output in node.outputs: if output in graph_outputs: raise ValueError( f"Node '{node!r}' is still an output of the graph and cannot be removed when safe=True." ) uses_not_to_remove = [user for user, _ in output.uses() if user not in to_remove] if uses_not_to_remove: raise ValueError( f"Output value '{output!r}' is still being used by other nodes that are not to be " f"removed. All of its users that is not being removed: {uses_not_to_remove!r}. " "Please make sure these nodes are no longer using the output value." ) class Graph(_protocols.GraphProtocol, Sequence[Node], _display.PrettyPrintable): """IR Graph. Graph represents a computation graph. In addition to the ONNX specification specified fields, it also contains a mapping of :attr:`opset_imports`. This allows different subgraphs to import different opsets. It is the responsibility of the deserializer to reconcile the different opsets. The `nodes` are not guaranteed to be topologically sorted. But the iteration order should be deterministic across different runs. It is the responsibility of the user to maintain a topological order of the nodes. Note that there is not a ``node`` attribute in the Graph. The Graph can be seen as a Sequence of nodes and should be used as such. For example, to obtain all nodes as a list, call ``list(graph)``. Attributes: name: The name of the graph. inputs: The input values of the graph. outputs: The output values of the graph. initializers: The initializers in the graph. doc_string: Documentation string. opset_imports: Opsets imported by the graph. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ __slots__ = ( "_doc_string", "_initializers", "_inputs", "_metadata", "_metadata_props", "_name_authority", "_nodes", "_opset_imports", "_outputs", "name", ) def __init__( self, inputs: Sequence[Value], outputs: Sequence[Value], *, nodes: Iterable[Node], initializers: Sequence[Value] = (), doc_string: str | None = None, opset_imports: dict[str, int] | None = None, name: str | None = None, metadata_props: dict[str, str] | None = None, ): self.name = name # Private fields that are not to be accessed by any other classes self._inputs = list(inputs) self._outputs = list(outputs) self._initializers = {} for initializer in initializers: if isinstance(initializer, str): raise TypeError( "Initializer must be a Value, not a string. " "If you are copying the initializers from another graph, " "make sure you call graph.initializers.values() because it is a dictionary." ) if initializer.name is None: raise ValueError(f"Initializer must have a name: {initializer}") self._initializers[initializer.name] = initializer self._doc_string = doc_string self._opset_imports = opset_imports or {} self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props: dict[str, str] | None = metadata_props self._nodes: _linked_list.DoublyLinkedSet[Node] = _linked_list.DoublyLinkedSet() # Be sure the initialize the name authority before extending the nodes # because it is used to name the nodes and their outputs self._name_authority = _name_authority.NameAuthority() # Call self.extend not self._nodes.extend so the graph reference is added to the nodes self.extend(nodes) @property def inputs(self) -> list[Value]: return self._inputs @property def outputs(self) -> list[Value]: return self._outputs @property def initializers(self) -> dict[str, Value]: return self._initializers def register_initializer(self, value: Value) -> None: """Register an initializer to the graph. This is a convenience method to register an initializer to the graph with checks. Args: value: The :class:`Value` to register as an initializer of the graph. It must have its ``.const_value`` set. Raises: ValueError: If a value of the same name that is not this value is already registered. ValueError: If the value does not have a name. ValueError: If the initializer is produced by a node. ValueError: If the value does not have its ``.const_value`` set. """ if value.name in self._initializers: if self._initializers[value.name] is not value: raise ValueError( f"Initializer '{value.name}' is already registered, but" " it is not the same object: existing={self._initializers[value.name]!r}," f" new={value!r}" ) if not value.name: raise ValueError(f"Initializer must have a name: {value!r}") if value.producer() is not None: raise ValueError( f"Value '{value!r}' is produced by a node and cannot be an initializer." ) if value.const_value is None: raise ValueError( f"Value '{value!r}' must have its const_value set to be an initializer." ) self._initializers[value.name] = value @property def doc_string(self) -> str | None: return self._doc_string @doc_string.setter def doc_string(self, value: str | None) -> None: self._doc_string = value @property def opset_imports(self) -> dict[str, int]: return self._opset_imports def __getitem__(self, index: int) -> Node: return self._nodes[index] def __len__(self) -> int: return len(self._nodes) def __iter__(self) -> Iterator[Node]: return iter(self._nodes) def __reversed__(self) -> Iterator[Node]: return reversed(self._nodes) def _set_node_graph_to_self_and_assign_names(self, node: Node) -> Node: """Set the graph reference for the node and assign names to it and its outputs if they don't have one.""" if node.graph is not None and node.graph is not self: raise ValueError( f"The node '{node!r}' belongs to another graph. Please remove it first with Graph.remove()." ) # Give the node and its output values names if they don't not have one self._name_authority.register_or_name_node(node) for value in node._outputs: # pylint: disable=protected-access self._name_authority.register_or_name_value(value) node.graph = self return node def node(self, index_or_name: int | str, /) -> Node: """Get a node by index or name. This is an O(n) operation. Getting nodes on the ends of the graph (0 or -1) is O(1). .. note:: If you need repeated random access, consider turning it into a list with ``list(graph)`` . Or a dictionary for repeated access by name: ``{node.name for node in graph}`` . When a name is provided and if there are multiple nodes with the same name, the first node with the name is returned. Args: index_or_name: The index or name of the node. Returns: The node if found. Raises: IndexError: If the index is out of range. ValueError: If the node with the given name is not found. """ # NOTE: This is a method specific to Graph, not required by the protocol unless proven if isinstance(index_or_name, int): return self[index_or_name] for node in self: if node.name == index_or_name: return node raise ValueError(f"Node with name '{index_or_name}' not found.") def num_nodes(self) -> int: """Get the number of nodes in the graph in O(1) time. Note that this method returns the number of nodes this graph directly contains. It does not count nodes in subgraphs. This is an alias for ``len(graph)``. Use this if you prefer a more descriptive name for readability. """ # NOTE: This is a method specific to Graph, not required by the protocol unless proven return len(self) # Mutation methods def append(self, node: Node, /) -> None: """Append a node to the graph in O(1) time. Unique names will be assigned to the node and its values if any name is ``None``. Args: node: The node to append. Raises: ValueError: If the node belongs to another graph. """ self._set_node_graph_to_self_and_assign_names(node) self._nodes.append(node) def extend(self, nodes: Iterable[Node], /) -> None: """Extend the graph with the given nodes in O(#new_nodes) time. Unique names will be assigned to the node and its values if any name is ``None``. Args: nodes: The nodes to extend the graph with. Raises: ValueError: If any node belongs to another graph. """ nodes = [self._set_node_graph_to_self_and_assign_names(node) for node in nodes] self._nodes.extend(nodes) def remove(self, nodes: Node | Iterable[Node], /, safe: bool = False) -> None: """Remove nodes from the graph in O(#num of nodes to remove) time. If any errors are raise, to ensure the graph is not left in an inconsistent state, the graph is not modified. Args: nodes: The node to remove. safe: If True, performs the following actions before removal: 1. It checks to make sure there are no users of the node that are not to be removed before removing it. 2. It checks the node does not contribute to any graph outputs. 3. It removes references to all inputs so it is no longer a user of other nodes. Raises: ValueError: If any node to remove does not belong to this graph. ValueError: (When ``safe=True``) If the node does not belong to this graph or if there are users of the node. ValueError: (When ``safe=True``) If the node is still being used by other nodes not to be removed. """ if not isinstance(nodes, Iterable): nodes_set: AbstractSet[Node] = {nodes} else: nodes_set = frozenset(nodes) graph_outputs = frozenset(self.outputs) for node in nodes_set: if node.graph is not self: raise ValueError(f"The node '{node!r}' does not belong to this graph.") if safe: # Check 1, 2 _check_node_safe_to_remove(node, nodes_set, graph_outputs) for node in nodes_set: if safe: # 3. Detach from all inputs so that it is no longer a user of other nodes for i in range(len(node.inputs)): node.replace_input_with(i, None) # Set attributes to remove the node from this graph node.graph = None self._nodes.remove(node) def insert_after(self, node: Node, new_nodes: Iterable[Node] | Node, /) -> None: """Insert new nodes after the given node in O(#new_nodes) time. Unique names will be assigned to the node and its values if any name is ``None``. Args: node: The node to insert after. new_nodes: The new nodes to insert. Raises: ValueError: If any node belongs to another graph. """ if isinstance(new_nodes, Node): new_nodes = (new_nodes,) new_nodes = [self._set_node_graph_to_self_and_assign_names(node) for node in new_nodes] self._nodes.insert_after(node, new_nodes) def insert_before(self, node: Node, new_nodes: Iterable[Node] | Node, /) -> None: """Insert new nodes before the given node in O(#new_nodes) time. Unique names will be assigned to the node and its values if any name is ``None``. Args: node: The node to insert before. new_nodes: The new nodes to insert. Raises: ValueError: If any node belongs to another graph. """ if isinstance(new_nodes, Node): new_nodes = (new_nodes,) new_nodes = [self._set_node_graph_to_self_and_assign_names(node) for node in new_nodes] self._nodes.insert_before(node, new_nodes) def sort(self) -> None: """Perform a topological sort of this graph and all subgraphs in O(#nodes + #values) time. This sort is stable. It preserves the original order as much as possible. Referece: https://github.com/madelson/MedallionTopologicalSort#stable-sort Raises: ValueError: If the graph contains a cycle, making topological sorting impossible. """ # Obtain all nodes from the graph and its subgraphs for sorting nodes = list(onnxscript.ir.traversal.RecursiveGraphIterator(self)) # Store the sorted nodes of each subgraph sorted_nodes_by_graph: dict[Graph, list[Node]] = { graph: [] for graph in {node.graph for node in nodes if node.graph is not None} } # TODO: Explain why we need to store direct predecessors and children and why # we only need to store the direct ones # The depth of a node is defined as the number of direct children it has node_depth: dict[Node, int] = dict.fromkeys(nodes, 0) # Direct predecessors of a node node_predecessors: dict[Node, list[Node]] = {node: [] for node in nodes} # Store the negative index of the nodes because heapq is a min heap and we # want to pop the node with largest index value first, effectively turning # it to a max heap neg_node_index: dict[Node, int] = {node: -i for i, node in enumerate(nodes)} def add_predecessor(child: Node, predecessor: Node | None) -> None: """Add a predecessor of a node, and increment the depth of the predecessor.""" if predecessor is None: return node_predecessors[child].append(predecessor) node_depth[predecessor] += 1 # 1. Build the direct predecessors of each node and the depth of each node # for sorting topolocally using Kahn's algorithm. # Note that when a node contains graph attributes (aka. has subgraphs), # we consider all nodes in the subgraphs *predecessors* of this node. This # way we ensure the implicit dependencies of the subgraphs are captured # as predecessors of the node. for node in nodes: # All producers of input values are considered as direct predecessors. for input_value in node.inputs: if input_value is None: continue predecessor_node = input_value.producer() add_predecessor(node, predecessor_node) # All nodes in attribute graphs are considered as direct predecessors. for attr in node.attributes.values(): if not isinstance(attr, Attr): continue # A nice thing about this algorithm is that we only need to record # direct predecessors. This continues to be true even with subgraphs. # When a node in a subgraph (a) contains its own subgraphs (b), the # node in subgraphs (b) are guranteed to appear before the node # in (a). if attr.type == _enums.AttributeType.GRAPH: for predecessor_node in attr.value: add_predecessor(node, predecessor_node) elif attr.type == _enums.AttributeType.GRAPHS: for attribute_graph in attr.value: for predecessor_node in attribute_graph: add_predecessor(node, predecessor_node) # 2. Priority Queue: Track nodes with zero direct children in a priority queue, # using NEGATIVE original index for ordering. # This ensures nodes appearing LATER in the original order are processed EARLIER. # We get REVERSED topological order of each subgraph. priority_queue: list[tuple[int, Node]] = [ (neg_node_index[node], node) for node in nodes if node_depth[node] == 0 ] heapq.heapify(priority_queue) # 3. Topological Sort: num_of_sorted_nodes = 0 while priority_queue: # Pop the node with the most negative index and add it to the sorted nodes by subgraph. _, current_node = heapq.heappop(priority_queue) assert current_node.graph is not None sorted_nodes_by_graph[current_node.graph].append(current_node) num_of_sorted_nodes += 1 # Decrement the depth of its predecessors. If any predecessor node has zero direct children, push it into the queue. for predecessor_node in node_predecessors[current_node]: node_depth[predecessor_node] -= 1 if node_depth[predecessor_node] == 0: heapq.heappush( priority_queue, (neg_node_index[predecessor_node], predecessor_node) ) # 4. Cycle Check: Ensure all nodes are processed. If not, raise a ValueError indicating a cycle. if num_of_sorted_nodes != len(nodes): raise ValueError("Graph contains a cycle, topological sort is not possible.") # 5. Reverse: Reverse the sorted nodes of each subgraph to get the topological order. for graph, sorted_nodes in sorted_nodes_by_graph.items(): # The graph container ensures all the nodes are unique so we can safely extend graph.extend(reversed(sorted_nodes)) # End of mutation methods @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props def __str__(self) -> str: return _graph_str(self) def __repr__(self) -> str: return _graph_repr(self) def _graph_str(graph: Graph | GraphView) -> str: """Return a string representation of the graph.""" # TODO(justinchuby): Show docstrings and metadata inputs_text = "\n" + ",\n".join(str(x) for x in graph.inputs) outputs_text = "\n" + ",\n".join(str(x) for x in graph.outputs) initializers_text = ",\n".join(str(x) for x in graph.initializers.values()) if initializers_text: initializers_text = ( "\ninitializers=(\n" + textwrap.indent(initializers_text, " " * 4) + "\n)," ) signature = f"""\ graph( name={graph.name or "anonymous_graph:" + str(id(graph))}, inputs=({textwrap.indent(inputs_text, " " * 8)} ), outputs=({textwrap.indent(outputs_text, " " * 8)} ),{textwrap.indent(initializers_text, " " * 4)} )""" node_count = len(graph) number_width = len(str(node_count)) node_lines = [] for i, node in enumerate(graph): node_name = node.name if node.name else f":anonymous_node:{id(node)}" node_text = f"# {node_name}\n{node}" indented_node_text = textwrap.indent(node_text, " " * (number_width + 4)) # Remove the leading spaces indented_node_text = indented_node_text.strip() node_lines.append(f"{i:>{number_width}} | {indented_node_text}") returns = ", ".join(str(x) for x in graph.outputs) body = ( "{\n" + textwrap.indent("\n".join(node_lines), " " * 4) + textwrap.indent(f"\nreturn {returns}", " " * 4) + "\n}" ) return f"{signature} {body}" def _graph_repr(graph: Graph | GraphView) -> str: """Return an repr string of the graph.""" inputs_text = "\n" + ",\n".join(str(x) for x in graph.inputs) outputs_text = "\n" + ",\n".join(str(x) for x in graph.outputs) initializers_text = ",\n".join(str(x) for x in graph.initializers.values()) if initializers_text: initializers_text = ( "\ninitializers=(\n" + textwrap.indent(initializers_text, " " * 4) + "\n)," ) return f"""\ {graph.__class__.__name__}( name={graph.name or "anonymous_graph:" + str(id(graph))!r}, inputs=({textwrap.indent(inputs_text, " " * 8)} ), outputs=({textwrap.indent(outputs_text, " " * 8)} ),{textwrap.indent(initializers_text, " " * 4)} len()={len(graph)} )""" class GraphView(Sequence[Node], _display.PrettyPrintable): """A read-only view on a graph. The GraphView is useful for analysis of a subgraph. It can be initialized with a subset of nodes from a :class:`Graph`. Creating GraphView does not change the ownership of the nodes, and so it is possible to create multiple GraphViews that contain the same nodes. If the underlying nodes / connections are mutated, the mutation will be reflected in all views as well. The graph view can be serialized to ONNX:: graph_proto = ir.serde.serialize_graph(graph_view) It can also be used to create a model:: model = ir.Model(graph_view, ir_version=8) model_proto = ir.serde.serialize_model(model) The model created with a GraphView will have a fixed topology, and its graph will remain read-only as a GraphView. No copying will be done during the initialization process. Attributes: name: The name of the graph. inputs: The input values of the graph. outputs: The output values of the graph. initializers: The initializers in the graph. doc_string: Documentation string. opset_imports: Opsets imported by the graph. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ __slots__ = ( "_metadata", "_metadata_props", "doc_string", "initializers", "inputs", "name", "nodes", "opset_imports", "outputs", ) def __init__( self, inputs: Sequence[Value], outputs: Sequence[Value], *, nodes: Iterable[Node], initializers: Sequence[_protocols.ValueProtocol] = (), doc_string: str | None = None, opset_imports: dict[str, int] | None = None, name: str | None = None, metadata_props: dict[str, str] | None = None, ): self.name = name self.inputs = tuple(inputs) self.outputs = tuple(outputs) for initializer in initializers: if initializer.name is None: raise ValueError(f"Initializer must have a name: {initializer}") self.initializers = {tensor.name: tensor for tensor in initializers} self.doc_string = doc_string self.opset_imports = opset_imports or {} self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props: dict[str, str] | None = metadata_props self._nodes: tuple[Node, ...] = tuple(nodes) def __getitem__(self, index: int) -> Node: return self._nodes[index] def __len__(self) -> int: return len(self._nodes) def __iter__(self) -> Iterator[Node]: return iter(self._nodes) def __reversed__(self) -> Iterator[Node]: return reversed(self._nodes) @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props def __str__(self) -> str: return _graph_str(self) def __repr__(self) -> str: return _graph_repr(self) class Model(_protocols.ModelProtocol, _display.PrettyPrintable): __slots__ = ( "_functions", "_metadata", "_metadata_props", "doc_string", "domain", "graph", "ir_version", "model_version", "producer_name", "producer_version", ) """IR Model. A model is a container for a graph and metadata. Attributes: graph: The graph of the model. ir_version: The version of the IR. producer_name: The name of the producer. producer_version: The version of the producer. domain: The domain of the model. model_version: The version of the model. doc_string: Documentation string. functions: The functions defined in the model. metadata_props: Metadata. """ def __init__( self, graph: Graph, *, ir_version: int, producer_name: str | None = None, producer_version: str | None = None, domain: str | None = None, model_version: int | None = None, doc_string: str | None = None, functions: Sequence[Function] = (), meta_data_props: dict[str, str] | None = None, ) -> None: self.graph: Graph = graph self.ir_version = ir_version self.producer_name = producer_name self.producer_version = producer_version self.domain = domain self.model_version = model_version self.doc_string = doc_string self._functions = {func.identifier(): func for func in functions} self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props: dict[str, str] | None = meta_data_props @property def functions(self) -> dict[_protocols.OperatorIdentifier, Function]: return self._functions @property def opset_imports(self) -> dict[str, int]: return self.graph.opset_imports @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props def __str__(self) -> str: # TODO(justinchuby): Show docstrings and metadata signature = f"""\ < ir_version={self.ir_version!r}, opset_imports={self.opset_imports!r}, producer_name={self.producer_name!r}, producer_version={self.producer_version!r}, domain={self.domain!r}, model_version={self.model_version!r}, >""" graph_text = str(self.graph) functions_text = "\n\n".join(str(func) for func in self.functions.values()) return f"{signature}\n{graph_text}" + f"\n\n{functions_text}" def __repr__(self) -> str: return f"""\ Model( ir_version={self.ir_version!r}, opset_imports={self.opset_imports!r}, producer_name={self.producer_name!r}, producer_version={self.producer_version!r}, domain={self.domain!r}, model_version={self.model_version!r}, functions={self.functions!r}, graph={textwrap.indent(repr(self.graph), " " * 4).strip()} )""" class Function(_protocols.FunctionProtocol, Sequence[Node], _display.PrettyPrintable): """IR functions. Like a graph, a function can have nodes that are not topologically sorted. It is the responsibility of the user to maintain a topological order of the nodes. Note that there is not a ``node`` attribute in the Function. The Function can be seen as a Sequence of nodes and should be used as such. For example, to obtain all nodes as a list, call ``list(function)``. Attributes: name: The function name. domain: The domain this function is defined in. overload: The overload name when the function is overloaded. inputs: The input values of the function. attributes: The attributes this function defines. outputs: The output values of the function. opset_imports: Opsets imported by the function. doc_string: Documentation string. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ __slots__ = ( "_attributes", "_domain", "_graph", "_metadata", "_metadata_props", "_name", "_overload", ) def __init__( self, domain: str, name: str, overload: str = "", *, # Ensure the inputs and outputs of the function belong to a graph # and not from an outer scope graph: Graph, attributes: Sequence[Attr], metadata_props: dict[str, str] | None = None, ) -> None: self._domain = domain self._name = name self._overload = overload self._graph = graph self._attributes = OrderedDict((attr.name, attr) for attr in attributes) self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None self._metadata_props: dict[str, str] | None = metadata_props def identifier(self) -> _protocols.OperatorIdentifier: return self.domain, self.name, self.overload @property def name(self) -> str: return self._name @name.setter def name(self, value: str) -> None: self._name = value @property def domain(self) -> str: return self._domain @domain.setter def domain(self, value: str) -> None: self._domain = value @property def overload(self) -> str: return self._overload @overload.setter def overload(self, value: str) -> None: self._overload = value @property def inputs(self) -> list[Value]: return self._graph.inputs @property def outputs(self) -> list[Value]: return self._graph.outputs @property def attributes(self) -> OrderedDict[str, Attr]: return self._attributes def __getitem__(self, index: int) -> Node: return self._graph.__getitem__(index) def __len__(self) -> int: return self._graph.__len__() def __iter__(self) -> Iterator[Node]: return self._graph.__iter__() def __reversed__(self) -> Iterator[Node]: return self._graph.__reversed__() @property def doc_string(self) -> str | None: return self._graph.doc_string @doc_string.setter def doc_string(self, value: str | None) -> None: self._graph.doc_string = value @property def opset_imports(self) -> dict[str, int]: return self._graph.opset_imports @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props # Mutation methods def append(self, node: Node, /) -> None: """Append a node to the function in O(1) time.""" self._graph.append(node) def extend(self, nodes: Iterable[Node], /) -> None: """Extend the function with the given nodes in O(#new_nodes) time.""" self._graph.extend(nodes) def remove(self, nodes: Node | Iterable[Node], /, safe: bool = False) -> None: """Remove nodes from the graph in O(#num of nodes) time. If any errors are raise, to ensure the graph is not left in an inconsistent state, the graph is not modified. Args: nodes: The node to remove. safe: If True, performs the following actions before removal: 1. It checks to make sure there are no users of the node that are not to be removed before removing it. 2. It checks the node does not contribute to any graph outputs. 3. It removes references to all inputs so it is no longer a user of other nodes. Raises: ValueError: If any node to remove does not belong to this graph. ValueError: (When ``safe=True``) If the node does not belong to this graph or if there are users of the node. ValueError: (When ``safe=True``) If the node is still being used by other nodes not to be removed. """ self._graph.remove(nodes, safe=safe) def insert_after(self, node: Node, new_nodes: Iterable[Node], /) -> None: """Insert new nodes after the given node in O(#new_nodes) time.""" self._graph.insert_after(node, new_nodes) def insert_before(self, node: Node, new_nodes: Iterable[Node], /) -> None: """Insert new nodes before the given node in O(#new_nodes) time.""" self._graph.insert_before(node, new_nodes) def sort(self) -> None: """Perform a topological sort of this graph and all subgraphs in O(#nodes + #values) time.""" self._graph.sort() # End of mutation methods def __str__(self) -> str: full_name = f"{self.domain}::{self.name}" + f":{self.overload}" * (self.overload != "") inputs_text = ",\n".join(str(x) for x in self.inputs) outputs_text = ",\n".join(str(x) for x in self.outputs) attributes_text = ",\n".join( f"{attr.name}: {attr.type}" + f" = {attr.value}" * (attr.value is not None) for attr in self.attributes.values() ) if attributes_text: attributes_text = ( "\nattributes={\n" + textwrap.indent(attributes_text, " " * 4) + "\n}" ) signature = f"""\ < opset_imports={self.opset_imports!r}, > def {full_name}( inputs=( {textwrap.indent(inputs_text, " " * 8)} ),{textwrap.indent(attributes_text, " " * 4)} outputs=( {textwrap.indent(outputs_text, " " * 8)} ), )""" node_count = len(self) number_width = len(str(node_count)) node_lines = [] for i, node in enumerate(self): node_name = node.name if node.name else f":anonymous_node:{id(node)}" node_text = f"# {node_name}\n{node}" indented_node_text = textwrap.indent(node_text, " " * (number_width + 4)) # Remove the leading spaces indented_node_text = indented_node_text.strip() node_lines.append(f"{i:>{number_width}} | {indented_node_text}") returns = ", ".join(str(x) for x in self.outputs) body = ( "{\n" + textwrap.indent("\n".join(node_lines), " " * 4) + textwrap.indent(f"\nreturn {returns}", " " * 4) + "\n}" ) return f"{signature} {body}" def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self.domain!r}, {self.name!r}, {self.overload!r}, inputs={self.inputs!r}, attributes={self.attributes!r}), outputs={self.outputs!r})" class RefAttr(_protocols.ReferenceAttributeProtocol, _display.PrettyPrintable): """Reference attribute.""" __slots__ = ("_name", "_ref_attr_name", "_type", "doc_string") def __init__( self, name: str, ref_attr_name: str, type: _enums.AttributeType, *, doc_string: str | None = None, ) -> None: self._name = name self._ref_attr_name = ref_attr_name self._type = type self.doc_string = doc_string @property def name(self) -> str: return self._name @name.setter def name(self, value: str) -> None: self._name = value @property def ref_attr_name(self) -> str: return self._ref_attr_name @ref_attr_name.setter def ref_attr_name(self, value: str) -> None: self._ref_attr_name = value @property def type(self) -> _enums.AttributeType: return self._type @type.setter def type(self, value: _enums.AttributeType) -> None: self._type = value def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self._name!r}, {self._type!r}, ref_attr_name={self.ref_attr_name!r})" class Attr(_protocols.AttributeProtocol, _display.PrettyPrintable): """Base class for ONNX attributes.""" __slots__ = ("doc_string", "name", "type", "value") def __init__( self, name: str, type: _enums.AttributeType, value: Any, *, doc_string: str | None = None, ): self.name = name self.type = type self.value = value self.doc_string = doc_string def __eq__(self, other: object) -> bool: if not isinstance(other, _protocols.AttributeProtocol): return False if self.name != other.name: return False if self.type != other.type: return False if self.value != other.value: return False if self.doc_string != other.doc_string: return False return True def __str__(self) -> str: if self.type == _enums.AttributeType.GRAPH: return textwrap.indent("\n" + str(self.value), " " * 4) return str(self.value) def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self.name!r}, {self.type!r}, {self.value!r})" # Well typed getters def as_float(self) -> float: """Get the attribute value as a float.""" # Do not use isinstance check because it may prevent np.float32 etc. from being used return float(self.value) def as_int(self) -> int: """Get the attribute value as an int.""" # Do not use isinstance check because it may prevent np.int32 etc. from being used return int(self.value) def as_string(self) -> str: """Get the attribute value as a string.""" if not isinstance(self.value, str): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a string.") return self.value def as_tensor(self) -> _protocols.TensorProtocol: """Get the attribute value as a tensor.""" if not isinstance(self.value, _protocols.TensorProtocol): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a tensor.") return self.value def as_graph(self) -> Graph: """Get the attribute value as a graph.""" if not isinstance(self.value, Graph): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a graph.") return self.value def as_floats(self) -> Sequence[float]: """Get the attribute value as a sequence of floats.""" if not isinstance(self.value, Sequence): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence.") # Do not use isinstance check on elements because it may prevent np.int32 etc. from being used # Create a copy of the list to prevent mutation return [float(v) for v in self.value] def as_ints(self) -> Sequence[int]: """Get the attribute value as a sequence of ints.""" if not isinstance(self.value, Sequence): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence.") # Do not use isinstance check on elements because it may prevent np.int32 etc. from being used # Create a copy of the list to prevent mutation return list(self.value) def as_strings(self) -> Sequence[str]: """Get the attribute value as a sequence of strings.""" if not isinstance(self.value, Sequence): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence.") if onnxscript.DEBUG: if not all(isinstance(x, str) for x in self.value): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence of strings.") # Create a copy of the list to prevent mutation return list(self.value) def as_tensors(self) -> Sequence[_protocols.TensorProtocol]: """Get the attribute value as a sequence of tensors.""" if not isinstance(self.value, Sequence): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence.") if onnxscript.DEBUG: if not all(isinstance(x, _protocols.TensorProtocol) for x in self.value): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence of tensors.") # Create a copy of the list to prevent mutation return list(self.value) def as_graphs(self) -> Sequence[Graph]: """Get the attribute value as a sequence of graphs.""" if not isinstance(self.value, Sequence): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence.") if onnxscript.DEBUG: if not all(isinstance(x, Graph) for x in self.value): raise TypeError(f"Value of attribute '{self!r}' is not a Sequence of graphs.") # Create a copy of the list to prevent mutation return list(self.value) # NOTE: The following functions are just for convenience def AttrFloat32(name: str, value: float, doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a float attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.FLOAT, value, doc_string=doc_string, ) def AttrInt64(name: str, value: int, doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create an int attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.INT, value, doc_string=doc_string, ) def AttrString(name: str, value: str, doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a str attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.STRING, value, doc_string=doc_string, ) def AttrTensor( name: str, value: _protocols.TensorProtocol, doc_string: str | None = None ) -> Attr: """Create a tensor attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.TENSOR, value, doc_string=doc_string, ) def AttrGraph(name: str, value: Graph, doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a graph attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.GRAPH, value, doc_string=doc_string, ) def AttrFloat32s(name: str, value: Sequence[float], doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a float sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.FLOATS, value, doc_string=doc_string, ) def AttrInt64s(name: str, value: Sequence[int], doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create an int sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.INTS, value, doc_string=doc_string, ) def AttrStrings(name: str, value: Sequence[str], doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a string sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.STRINGS, value, doc_string=doc_string, ) def AttrTensors( name: str, value: Sequence[_protocols.TensorProtocol], doc_string: str | None = None ) -> Attr: """Create a tensor sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.TENSORS, value, doc_string=doc_string, ) def AttrGraphs(name: str, value: Sequence[Graph], doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a graph sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.GRAPHS, value, doc_string=doc_string, ) # NOTE: SparseTensor should be a sparse tensor proto def AttrSparseTensor( name: str, value: _protocols.SparseTensorProtocol, doc_string: str | None = None ) -> Attr: """Create a sparse tensor attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.SPARSE_TENSOR, value, doc_string=doc_string, ) def AttrSparseTensors( name: str, value: Sequence[_protocols.SparseTensorProtocol], doc_string: str | None = None ) -> Attr: """Create a sparse tensor sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.SPARSE_TENSORS, value, doc_string=doc_string, ) @dataclasses.dataclass class TypeAndShape: """Type and shape. Useful for constructing a type proto. """ type: _protocols.TypeProtocol | None shape: Shape | None def AttrTypeProto(name: str, value: TypeAndShape, doc_string: str | None = None) -> Attr: """Create a type attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.TYPE_PROTO, value, doc_string=doc_string, ) def AttrTypeProtos( name: str, value: Sequence[TypeAndShape], doc_string: str | None = None ) -> Attr: """Create a type sequence attribute.""" # NOTE: The function name is capitalized to maintain API backward compatibility. return Attr( name, _enums.AttributeType.TYPE_PROTOS, value, doc_string=doc_string, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_core_test.py000066400000000000000000001430021475371071500236750ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import copy import pathlib import tempfile import unittest from typing import Any import ml_dtypes import numpy as np import onnx import onnx.external_data_helper import parameterized import torch from onnxscript import ir from onnxscript.ir import _core class TensorTest(unittest.TestCase): def test_initialize(self): tensor = _core.Tensor( np.random.rand(1, 2).astype(np.float32), dtype=ir.DataType.FLOAT, shape=_core.Shape((1, 2)), name="test", ) self.assertEqual(tensor.name, "test") self.assertEqual(tensor.dtype, ir.DataType.FLOAT) self.assertEqual(tensor.shape, _core.Shape((1, 2))) np.testing.assert_array_equal(tensor, tensor) def test_init_raises_when_value_is_not_array(self): with self.assertRaises(TypeError): _core.Tensor(42) def test_init_requires_type_when_value_is_not_np_array(self): torch_tensor = torch.tensor(42) with self.assertRaises(ValueError): _core.Tensor(torch_tensor) @parameterized.parameterized.expand( [ ("bfloat16", np.uint16, ir.DataType.BFLOAT16), ( "float8e4m3fn", np.dtype((np.uint8, {"e4m3fn": (np.uint8, 0)})), ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, ), ("float8e4m3fnuz", np.uint8, ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ), ("float8e5m2", np.uint8, ir.DataType.FLOAT8E5M2), ("float8e5m2fnuz", np.uint8, ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ), ("int4", np.int8, ir.DataType.INT4), ("int4_uint8", np.uint8, ir.DataType.INT4), ("uint4", np.uint8, ir.DataType.UINT4), ("float4e2m1", np.uint8, ir.DataType.FLOAT4E2M1), ] ) def test_init_with_non_native_numpy_dtype(self, _: str, np_dtype, dtype: ir.DataType): array = np.array([0b1, 0b11], dtype=np_dtype) tensor = _core.Tensor(array, dtype=dtype) self.assertEqual(tensor.dtype, dtype) np.testing.assert_array_equal(tensor, array.view(dtype.numpy())) def test_initialize_with_just_np_array(self): array = np.random.rand(1, 2) tensor = _core.Tensor(array) np.testing.assert_array_equal(tensor, array) def test_initialize_raises_when_numpy_dtype_doesnt_match(self): array = np.random.rand(1, 2).astype(np.float32) with self.assertRaises(TypeError): _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.INT64) def test_initialize_supports_custom_dtype(self): custom_dtype = np.dtype((np.uint8, {"e4m3fn": (np.uint8, 0)})) array = np.random.rand(1, 2).astype(custom_dtype) _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.FLOAT8E4M3FN) def test_initialize_raises_when_numpy_dtype_doesnt_match_custom_dtype(self): custom_dtype = np.dtype((np.uint8, {"e4m3fn": (np.uint8, 0)})) array = np.random.rand(1, 2).astype(custom_dtype) with self.assertRaises(TypeError): _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.BFLOAT16) def test_initialize_with_torch_tensor(self): array = np.random.rand(1, 2).astype(np.int64) np_tensor = _core.Tensor(array) torch_tensor = _core.Tensor(torch.tensor(array), dtype=ir.DataType.INT64) np.testing.assert_array_equal(torch_tensor, array) np.testing.assert_array_equal(torch_tensor, np_tensor) def test_dlpack_np_to_torch(self): array = np.random.rand(1, 2).astype(np.float32) tensor = _core.Tensor(array) torch_tensor = torch.from_dlpack(tensor) np.testing.assert_array_equal(torch_tensor, array) def test_dlpack_torch_to_np(self): torch_tensor = torch.rand(1, 2) tensor = _core.Tensor(torch_tensor, dtype=ir.DataType.FLOAT) array = np.from_dlpack(tensor) np.testing.assert_array_equal(array, torch_tensor) def test_repr(self): tensor = _core.Tensor(np.random.rand(1, 2).astype(np.float32)) self.assertIsInstance(repr(tensor), str) def test_dtype_returns_data_type_enum(self): tensor = _core.Tensor(np.random.rand(1, 2).astype(np.float32)) self.assertEqual(tensor.dtype, ir.DataType.FLOAT) def test_shape(self): tensor = _core.Tensor(np.random.rand(1, 2).astype(np.float32)) self.assertEqual(tensor.shape, _core.Shape((1, 2))) def test_numpy_returns_np_array(self): array = np.random.rand(1, 2).astype(np.float32) tensor = _core.Tensor(array) np.testing.assert_equal(tensor.numpy(), array) def test_numpy_returns_data_when_dtype_is_not_supported(self): array = np.array([1], dtype=np.uint8) tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.INT4) np.testing.assert_equal(tensor.numpy(), array) def test_tobytes(self): array = np.random.rand(1, 2).astype(np.float32) torch_tensor = torch.tensor(array) tensor = _core.Tensor(torch_tensor, dtype=ir.DataType.FLOAT) self.assertEqual(tensor.tobytes(), array.tobytes()) def test_tobytes_returns_packed_data_for_int4(self): array = np.array([-8, -1, 0, 1, 2, 7, 1], dtype=np.int8) # Test odd sized array assert len(array) % 2 == 1 tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.INT4) self.assertEqual(tensor.tobytes(), b"\xf8\x10r\x01") def test_tobytes_returns_packed_data_for_int4_ml_dtypes(self): array = np.array([-8, -1, 0, 1, 2, 7, 1], dtype=ml_dtypes.int4) # Test odd sized array assert len(array) % 2 == 1 tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.INT4) self.assertEqual(tensor.tobytes(), b"\xf8\x10r\x01") def test_tobytes_returns_packed_data_for_uint4(self): array = np.array([0, 1, 2, 7, 15], dtype=np.uint8) # Test odd sized array assert len(array) % 2 == 1 tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.UINT4) self.assertEqual(tensor.tobytes(), b"\x10r\x0f") def test_tobytes_returns_packed_data_for_uint4_ml_dtypes(self): array = np.array([0, 1, 2, 7, 15], dtype=ml_dtypes.uint4) # Test odd sized array assert len(array) % 2 == 1 tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.UINT4) self.assertEqual(tensor.tobytes(), b"\x10r\x0f") def test_tobytes_returns_packed_data_for_float4e2m1(self): array = np.array([0, 1, 2, 7, 15], dtype=np.uint8) # Test odd sized array assert len(array) % 2 == 1 tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.FLOAT4E2M1) self.assertEqual(tensor.tobytes(), b"\x10r\x0f") def test_tobytes_returns_packed_data_for_float4e2m1_ml_dtypes(self): array = np.array([0, 1, 2, 7, 15], dtype=np.uint8) # Test odd sized array assert len(array) % 2 == 1 tensor = _core.Tensor(array, dtype=ir.DataType.FLOAT4E2M1) self.assertEqual(tensor.tobytes(), b"\x10r\x0f") def test_metadata(self): array = np.random.rand(1, 2).astype(np.float32) tensor = _core.Tensor(array) tensor.meta["test"] = 1 self.assertEqual(tensor.meta["test"], 1) tensor.metadata_props["test"] = "any string" self.assertEqual(tensor.metadata_props["test"], "any string") def _to_external_tensor(tensor_proto, dir: str, filename: str): onnx.external_data_helper.set_external_data(tensor_proto, location=filename) path = pathlib.Path(dir) / filename with open(path, "wb") as f: f.write(tensor_proto.raw_data) tensor_proto.ClearField("raw_data") tensor_proto.data_location = onnx.TensorProto.EXTERNAL class ExternalTensorTest(unittest.TestCase): """Test the memory mapped external tensor class.""" def setUp(self): self.temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # pylint: disable=consider-using-with self.external_data_name = "test_model.bin" self.base_path = self.temp_dir.name self.data = np.random.rand(2, 42).astype(np.float32) self.data_float16 = np.random.rand(2, 42).astype(np.float16) self.model = self._simple_model_with_external( self.base_path, self.external_data_name, self.data ) def tearDown(self) -> None: self.temp_dir.cleanup() def _simple_model_with_external( self, base_path: str, external_data_name: str, data: np.ndarray ) -> onnx.ModelProto: input = onnx.helper.make_tensor_value_info("input", onnx.TensorProto.FLOAT, [None]) output = onnx.helper.make_tensor_value_info("output", onnx.TensorProto.FLOAT, [None]) raw_data = data.tobytes() tensor = onnx.helper.make_tensor( "input", onnx.TensorProto.FLOAT, data.shape, raw_data, raw=True ) raw_data2 = self.data_float16.tobytes() tensor2 = onnx.helper.make_tensor( "input2", onnx.TensorProto.FLOAT16, data.shape, raw_data2, raw=True ) onnx.external_data_helper.set_external_data( tensor, external_data_name, offset=0, length=len(raw_data) ) onnx.external_data_helper.set_external_data( tensor2, external_data_name, offset=len(raw_data), length=len(raw_data2) ) node = onnx.helper.make_node("Identity", inputs=["input"], outputs=["output"]) model = onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [node], "test_graph", [input], [output], initializer=[tensor, tensor2] ) ) tensor.ClearField("raw_data") tensor2.ClearField("raw_data") # Save the data to disk with open(pathlib.Path(base_path) / external_data_name, "wb") as f: f.write(raw_data) f.write(raw_data2) return model def test_initialize(self): external_tensor = self.model.graph.initializer[0] external_info = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(external_tensor) tensor = _core.ExternalTensor( external_info.location, offset=external_info.offset, length=external_info.length, dtype=ir.DataType.FLOAT, base_dir=self.base_path, name="input", shape=_core.Shape(external_tensor.dims), ) self.assertEqual(tensor.dtype, ir.DataType.FLOAT) np.testing.assert_equal(tensor, self.data) # Ensure repeated reads are consistent np.testing.assert_equal(tensor, self.data) def test_release_does_not_invalidate_tensor(self): external_tensor = self.model.graph.initializer[0] external_info = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(external_tensor) tensor = _core.ExternalTensor( external_info.location, offset=external_info.offset, length=external_info.length, dtype=ir.DataType.FLOAT, base_dir=self.base_path, name="input", shape=_core.Shape(external_tensor.dims), ) self.assertEqual(tensor.dtype, ir.DataType.FLOAT) self.assertEqual(tensor.tobytes(), self.data.tobytes()) # Release tensor tensor.release() self.assertEqual(tensor.raw, None) # Tensor can be re-loaded after release self.assertEqual(tensor.tobytes(), self.data.tobytes()) def test_initialize_with_relative_path(self): external_tensor = self.model.graph.initializer[0] external_info = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(external_tensor) tensor = _core.ExternalTensor( external_info.location, offset=external_info.offset, length=external_info.length, dtype=ir.DataType.FLOAT, name="input", shape=_core.Shape(external_tensor.dims), base_dir=pathlib.Path(self.base_path), ) self.assertEqual(tensor.dtype, ir.DataType.FLOAT) np.testing.assert_equal(tensor, self.data) # Ensure repeated reads are consistent np.testing.assert_equal(tensor, self.data) def test_totypes_returns_correct_data_in(self): external_tensor = self.model.graph.initializer[0] external_info = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(external_tensor) tensor = _core.ExternalTensor( external_info.location, offset=external_info.offset, length=external_info.length, dtype=ir.DataType.FLOAT, base_dir=self.base_path, name="input", shape=_core.Shape(external_tensor.dims), ) external_tensor2 = self.model.graph.initializer[1] external_info2 = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(external_tensor2) tensor2 = _core.ExternalTensor( external_info2.location, offset=external_info2.offset, length=external_info2.length, dtype=ir.DataType.FLOAT16, base_dir=self.base_path, name="input", shape=_core.Shape(external_tensor2.dims), ) self.assertEqual(tensor.tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(tensor2.tobytes(), self.data_float16.tobytes()) # Ensure repeated reads are consistent self.assertEqual(tensor.tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(tensor2.tobytes(), self.data_float16.tobytes()) @parameterized.parameterized.expand( [ ("FLOAT", ir.DataType.FLOAT), ("BOOL", ir.DataType.BOOL), ("FLOAT16", ir.DataType.FLOAT16), ("DOUBLE", ir.DataType.DOUBLE), ] ) def test_external_tensor(self, _: str, dtype: ir.DataType): expected_array = np.array( [[-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 42.0, 2.0]] ).astype(dtype.numpy()) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor(ir.Tensor(expected_array, dtype=dtype)) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor def test_external_tensor_bfloat16(self): expected_array = np.array( [[-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 42.0, 2.0]] ).astype(ml_dtypes.bfloat16) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor( ir.Tensor(expected_array.view(np.uint16), dtype=ir.DataType.BFLOAT16) ) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal( tensor.numpy().view(ml_dtypes.bfloat16), expected_array ) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor @parameterized.parameterized.expand( [ ( "FLOAT8E4M3FN", ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, ml_dtypes.float8_e4m3fn, ), ( "FLOAT8E4M3FNUZ", ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, ml_dtypes.float8_e4m3fnuz, ), ( "FLOAT8E5M2", ir.DataType.FLOAT8E5M2, ml_dtypes.float8_e5m2, ), ( "FLOAT8E5M2FNUZ", ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, ml_dtypes.float8_e5m2fnuz, ), ] ) def test_external_tensor_float8(self, _: str, dtype: ir.DataType, np_dtype): expected_array = np.array( [[-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 40.0, 2.0]] ).astype(np_dtype) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor( ir.Tensor(expected_array.view(np.uint8), dtype=dtype) ) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy().view(np_dtype), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor @parameterized.parameterized.expand( [ ("INT8", ir.DataType.INT8), ("INT16", ir.DataType.INT16), ("INT32", ir.DataType.INT32), ("INT64", ir.DataType.INT64), ("INT4", ir.DataType.INT4), ] ) def test_external_tensor_int(self, _: str, dtype: ir.DataType): expected_array = np.array([[-8, 0, 1, 7]]).astype(dtype.numpy()) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor(ir.Tensor(expected_array, dtype=dtype)) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor @parameterized.parameterized.expand( [ ("UINT8", ir.DataType.UINT8), ("UINT16", ir.DataType.UINT16), ("UINT32", ir.DataType.UINT32), ("UINT64", ir.DataType.UINT64), ("UINT4", ir.DataType.UINT4), ] ) def test_external_tensor_uint(self, _: str, dtype: ir.DataType): expected_array = np.array([[0, 1, 15]]).astype(dtype.numpy()) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor(ir.Tensor(expected_array, dtype=dtype)) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor @parameterized.parameterized.expand( [ ("COMPLEX64", np.complex64), ("COMPLEX128", np.complex128), ] ) def test_external_tensor_complex(self, _: str, np_dtype: np.dtype): expected_array = np.array([[0.0 + 1j, 0.2 - 1j, 0.3]], dtype=np_dtype) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor(ir.Tensor(expected_array)) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor def test_external_tensor_float4e2m1(self): expected_array = np.array([0, 1, 2, 7, 15]).view(ml_dtypes.float4_e2m1fn) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor( ir.Tensor(expected_array, dtype=ir.DataType.FLOAT4E2M1) ) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor def test_external_tensor_empty_tensor(self): expected_array = np.array([], dtype=np.float32) tensor_proto = ir.serde.serialize_tensor(ir.Tensor(expected_array)) with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: _to_external_tensor(tensor_proto, temp_dir, "tensor.bin") tensor = ir.serde.deserialize_tensor(tensor_proto, temp_dir) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) # Close the mmap file by deleting the reference to tensor so Windows doesn't complain # about permission errors del tensor class SymbolicDimTest(unittest.TestCase): def test_init_raises_when_value_is_int(self): # Static dimensions should be python integers with self.assertRaises(TypeError): _core.SymbolicDim(42) @parameterized.parameterized.expand([("str", "any string"), ("None", None)]) def test_equality_with_other_dimensions(self, _: str, value: Any): dim1 = _core.SymbolicDim(value) dim2 = _core.SymbolicDim(value) self.assertEqual(dim1, dim2) @parameterized.parameterized.expand([("str", "any string"), ("None", None)]) def test_equality_with_python_values(self, _: str, value: Any): dim = _core.SymbolicDim(value) self.assertEqual(dim, value) self.assertIn(value, [dim]) self.assertIn(dim, [value]) @parameterized.parameterized.expand([("str", "any string"), ("None", None)]) def test_it_is_hashable(self, _: str, value: Any): dim = _core.SymbolicDim(value) self.assertEqual(hash(dim), hash(value)) self.assertIn(dim, {dim}) self.assertIn(dim, {value}) class ShapeTest(unittest.TestCase): def test_init_raises_when_denotations_and_dims_have_different_lengths(self): with self.assertRaisesRegex(ValueError, "denotations"): _core.Shape([42], ["DATA_CHANNEL", "BATCH"]) def test_int_dimensions_are_python_ints(self): shape = _core.Shape([42]) self.assertIsInstance(shape[0], int) def test_str_dimensions_are_symbolic_dims(self): shape = _core.Shape(["any string"]) self.assertIsInstance(shape[0], _core.SymbolicDim) def test_none_dimensions_are_symbolic_dims(self): shape = _core.Shape([None]) self.assertIsInstance(shape[0], _core.SymbolicDim) def test_init_raises_when_dims_is_not_a_list(self): with self.assertRaises(TypeError): _core.Shape(42) def test_init_converts_np_shape_to_tuple(self): dims = np.array([42, 42]) shape = _core.Shape(dims) self.assertEqual(shape.dims, tuple(dims)) def test_init_converts_np_int_to_python_int(self): dims = [np.int32(42)] shape = _core.Shape(dims) self.assertIsInstance(shape[0], int) self.assertNotIsInstance(shape[0], np.int32) self.assertIsInstance(shape.dims[0], int) @parameterized.parameterized.expand( [ ("empty", (), ()), ("1d", (42,), (42,)), ("int", (42, 42), (42, 42)), ("str", ("any string", "any string"), ("any string", "any string")), ("None", (None, None), (None, None)), ] ) def test_eq_with_other_shapes( self, _: str, dims_1: tuple[Any, ...], dims_2: tuple[Any, ...] ): shape_1 = _core.Shape(dims_1) shape_2 = _core.Shape(dims_2) self.assertEqual(shape_1, shape_2) @parameterized.parameterized.expand( [ ("empty", ()), ("1d", (42,)), ("int", (42, 42)), ("str", ("any string", "any string")), ("None", (None, None)), ] ) def test_eq_with_tuple(self, _: str, dims: tuple[Any, ...]): shape = _core.Shape(dims) self.assertEqual(shape, dims) @parameterized.parameterized.expand( [ ("empty", []), ( "1d", [ 42, ], ), ("int", [42, 42]), ("str", ["any string", "any string"]), ("None", [None, None]), ] ) def test_eq_with_list(self, _: str, dims: list[Any]): shape = _core.Shape(dims) self.assertEqual(shape, dims) def test_eq_with_np_shape(self): dims = (42,) array = np.zeros(dims) shape = _core.Shape(dims) self.assertEqual(shape, array.shape) @parameterized.parameterized.expand( [ ("empty", (), (1,)), ("d", (42,), (0,)), ("rank", (42, 42), (42, 42, 42)), ("str", ("any string",), (42,)), ("None", (None, None), (None, 42)), ] ) def test_ne_with_other_shapes( self, _: str, dims_1: tuple[Any, ...], dims_2: tuple[Any, ...] ): shape_1 = _core.Shape(dims_1) shape_2 = _core.Shape(dims_2) self.assertNotEqual(shape_1, shape_2) def test_ne_with_random_object(self): shape = _core.Shape((42,)) self.assertNotEqual(shape, 42) def test_setitem_raises_when_shape_is_frozen(self): shape = _core.Shape([42], denotations=("DATA_CHANNEL",), frozen=True) with self.assertRaisesRegex(TypeError, "frozen"): shape[0] = 1 def test_getitem(self): shape = _core.Shape([42], denotations=("DATA_CHANNEL",)) self.assertEqual(shape[0], 42) def test_getitem_accepts_a_slice(self): shape = _core.Shape([1, 2, 3, 4]) self.assertEqual(shape[1:3], (2, 3)) @parameterized.parameterized.expand( [ ("int", 42), ("str", "any string"), ("None", None), ("SymbolicDim", _core.SymbolicDim("any string")), ] ) def test_setitem(self, _: str, value): shape = _core.Shape([0]) shape[0] = value dim = shape[0] if isinstance(dim, _core.SymbolicDim): self.assertEqual(dim.value, value) else: self.assertEqual(dim, value) def test_len(self): shape = _core.Shape([42, "any string"]) self.assertEqual(len(shape), 2) def test_get_denotation(self): shape = _core.Shape([42], denotations=("DATA_CHANNEL",)) self.assertEqual(shape.get_denotation(0), "DATA_CHANNEL") def test_set_denotation(self): shape = _core.Shape([42, 0], ["DATA_CHANNEL", "BATCH"]) shape.set_denotation(1, "UPDATED") self.assertEqual(shape.get_denotation(1), "UPDATED") def test_set_denotation_is_still_possible_when_shape_is_frozen(self): shape = _core.Shape([42], denotations=("DATA_CHANNEL",), frozen=True) shape.set_denotation(0, "UPDATED") self.assertEqual(shape.get_denotation(0), "UPDATED") def test_is_static(self): dim_from_numpy = np.array([42]).shape[0] np_int = np.int32(42) shape = _core.Shape([42, "any string", dim_from_numpy, np_int]) self.assertTrue(shape.is_static(0)) self.assertFalse(shape.is_static(1)) self.assertTrue(shape.is_static(2)) self.assertTrue(shape.is_static(3)) self.assertFalse(shape.is_static()) def test_is_static_raises_when_index_out_of_range(self): shape = _core.Shape([42]) with self.assertRaises(IndexError): shape.is_static(1) def test_is_static_on_whole_shape(self): shape = _core.Shape([42, "any string"]) self.assertFalse(shape.is_static()) shape = _core.Shape([42, 42]) self.assertTrue(shape.is_static()) def test_is_static_on_empty_shape(self): shape = _core.Shape(()) self.assertTrue(shape.is_static()) def test_is_dynamic(self): dim_from_numpy = np.array([42]).shape[0] np_int = np.int32(42) shape = _core.Shape([42, "any string", dim_from_numpy, np_int]) self.assertFalse(shape.is_dynamic(0)) self.assertTrue(shape.is_dynamic(1)) self.assertFalse(shape.is_dynamic(2)) self.assertFalse(shape.is_dynamic(3)) self.assertTrue(shape.is_dynamic()) def test_is_dynamic_raises_when_index_out_of_range(self): shape = _core.Shape([42]) with self.assertRaises(IndexError): shape.is_dynamic(1) def test_is_dynamic_on_whole_shape(self): shape = _core.Shape([42, "any string"]) self.assertTrue(shape.is_dynamic()) shape = _core.Shape([42, 42]) self.assertFalse(shape.is_dynamic()) def test_is_dynamic_on_empty_shape(self): shape = _core.Shape(()) self.assertFalse(shape.is_dynamic()) class ValueTest(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: self.v0 = _core.Value(name="v0") self.v1 = _core.Value(name="v1") self.node = _core.Node( "test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1, self.v1), num_outputs=2 ) def test_initialize(self): _ = _core.Value() def test_it_is_hashable(self): value = _core.Value() self.assertIsInstance(hash(value), int) self.assertIn(value, {value}) def test_meta(self): value = _core.Value() value.meta["test"] = 1 self.assertEqual(value.meta["test"], 1) value.metadata_props["test"] = "any string" self.assertEqual(value.metadata_props["test"], "any string") def test_producer(self): self.assertEqual(self.v0.producer(), None) self.assertEqual(self.v1.producer(), None) self.assertEqual(self.node.outputs[0].producer(), self.node) self.assertEqual(self.node.outputs[1].producer(), self.node) def test_consumers(self): self.assertEqual(self.v0.consumers(), (self.node,)) self.assertEqual(self.v1.consumers(), (self.node,)) self.assertEqual(self.node.outputs[0].consumers(), ()) self.assertEqual(self.node.outputs[1].consumers(), ()) # TODO(justinchuby): Test all methods class NodeTest(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: self.v0 = _core.Value(name="v0") self.v1 = _core.Value(name="v1") self.node = _core.Node( "test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1, self.v1), num_outputs=3 ) self.node_a = _core.Node("test", "TestOpA", inputs=[self.node.outputs[0]]) self.node_b = _core.Node("test", "TestOpB", inputs=self.node.outputs) def test_it_is_hashable(self): self.assertIsInstance(hash(self.node), int) self.assertIn(self.node, {self.node}) def test_init_with_values(self): self.assertEqual(self.node.domain, "test") self.assertEqual(self.node.op_type, "TestOp") self.assertEqual(self.node.inputs, (self.v0, self.v1, self.v1)) self.assertEqual(len(self.node.outputs), 3) self.assertEqual(self.node.attributes, {}) def test_init_with_preinitialized_outputs(self): out_1 = _core.Value( name="out_1", shape=_core.Shape([1]), type=_core.TensorType(ir.DataType.BFLOAT16), ) out_2 = _core.Value( name="out_2", shape=_core.Shape([2]), type=_core.TensorType(ir.DataType.INT4), ) node = _core.Node("test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1), outputs=[out_1, out_2]) self.assertEqual(node.outputs[0].name, "out_1") self.assertEqual(node.outputs[0].shape, _core.Shape([1])) self.assertEqual(node.outputs[0].dtype, ir.DataType.BFLOAT16) self.assertEqual(node.outputs[1].name, "out_2") self.assertEqual(node.outputs[1].shape, _core.Shape([2])) self.assertEqual(node.outputs[1].dtype, ir.DataType.INT4) self.assertIs(node.outputs[0], out_1) self.assertIs(node.outputs[1], out_2) self.assertIs(node.outputs[0].producer(), node) self.assertIs(node.outputs[1].producer(), node) self.assertIs(node.outputs[0].index(), 0) self.assertIs(node.outputs[1].index(), 1) def test_init_raises_when_num_outputs_does_not_match_outputs(self): with self.assertRaisesRegex(ValueError, "outputs"): _core.Node("test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1), num_outputs=2, outputs=[]) def test_init_with_zero_num_outputs(self): node = _core.Node("test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1), num_outputs=0) self.assertEqual(node.outputs, ()) def test_init_with_empty_outputs(self): node = _core.Node("test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1), outputs=[]) self.assertEqual(node.outputs, ()) def test_init_produces_one_output_with_unspecified_output_argument(self): node = _core.Node("test", "TestOp", inputs=(self.v0, self.v1)) self.assertEqual(len(node.outputs), 1) def test_metadata(self): self.node.meta["test"] = 1 self.assertEqual(self.node.meta["test"], 1) self.node.metadata_props["test"] = "any string" self.assertEqual(self.node.metadata_props["test"], "any string") def test_it_is_added_to_a_graph_if_specified(self): graph = _core.Graph( (self.v0, self.v1), # type: ignore self.node.outputs, nodes=(self.node,), ) self.assertIn(self.node, graph) def test_predecessors(self): self.assertEqual(self.node.predecessors(), ()) self.assertEqual(self.node_a.predecessors(), (self.node,)) self.assertEqual(self.node_b.predecessors(), (self.node,)) def test_predecessors_are_unique(self): # node_b has three inputs from node, but only one predecessor self.assertEqual(self.node_b.predecessors(), (self.node,)) def test_successors(self): self.assertEqual(self.node.successors(), (self.node_a, self.node_b)) self.assertEqual(self.node_a.successors(), ()) self.assertEqual(self.node_b.successors(), ()) def test_successors_are_unique(self): self.assertEqual(self.node.successors(), (self.node_a, self.node_b)) # TODO(justinchuby): Test all methods class GraphTest(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: self.v0 = _core.Value(name="v0") self.v1 = _core.Value(name="v1") self.node = _core.Node( "", "Add", inputs=(self.v0, self.v1), num_outputs=1, name="node_add" ) self.graph = _core.Graph( (self.v0, self.v1), self.node.outputs, nodes=(self.node,), opset_imports={"": 1}, ) def test_initialize(self): self.assertEqual(self.graph.inputs, [self.v0, self.v1]) self.assertEqual(self.graph.outputs, [*self.node.outputs]) self.assertEqual(self.graph.opset_imports, {"": 1}) self.assertEqual(self.graph.initializers, {}) self.assertIsNone(self.graph.doc_string) def test_it_is_hashable(self): self.assertIsInstance(hash(self.graph), int) self.assertIn(self.graph, {self.graph}) def test_it_is_iterable_of_nodes(self): self.assertEqual(list(self.graph), [self.node]) def test_node_returns_node_by_name(self): self.assertIs(self.graph.node("node_add"), self.node) def test_node_returns_node_by_index(self): self.assertIs(self.graph.node(0), self.node) def test_node_raises_when_node_does_not_exist(self): with self.assertRaisesRegex(ValueError, "not found"): self.graph.node("non_existent") def test_node_raises_when_index_out_of_range(self): with self.assertRaises(IndexError): self.graph.node(1) def test_num_nodes_returns_the_count_of_nodes(self): self.assertEqual(self.graph.num_nodes(), 1) self.assertEqual(self.graph.num_nodes(), len(self.graph)) def test_metadata(self): self.graph.meta["test"] = 1 self.assertEqual(self.graph.meta["test"], 1) self.graph.metadata_props["test"] = "any string" self.assertEqual(self.graph.metadata_props["test"], "any string") def test_remove_removes_node_from_graph(self): self.graph.remove(self.node) self.assertEqual(list(self.graph), []) self.assertIsNone(self.node.graph) def test_remove_does_not_change_input_users(self): self.graph.remove(self.node) self.assertEqual(tuple(self.v0.uses()), ((self.node, 0),)) self.assertEqual(tuple(self.v1.uses()), ((self.node, 1),)) def test_remove_does_not_change_graph_in_out(self): self.graph.remove(self.node) self.assertEqual(self.graph.inputs, [self.v0, self.v1]) self.assertEqual(self.graph.outputs, list(self.node.outputs)) def test_remove_raises_when_node_does_not_belong_to_graph(self): node = _core.Node("", "Add", inputs=(self.v0, self.v1), num_outputs=1) with self.assertRaisesRegex(ValueError, "graph"): self.graph.remove(node) def test_remove_safe_raises_when_node_output_is_graph_output(self): with self.assertRaisesRegex(ValueError, "output"): self.graph.remove(self.node, safe=True) def test_remove_safe_raises_when_node_has_users(self): v0 = _core.Value(name="v0") v1 = _core.Value(name="v1") add_node = _core.Node("", "Add", inputs=(v0, v1), num_outputs=1) identity_node = _core.Node("", "Identity", inputs=add_node.outputs, num_outputs=1) graph = _core.Graph( (v0, v1), identity_node.outputs, nodes=(add_node, identity_node), opset_imports={"": 1}, ) with self.assertRaisesRegex(ValueError, "used by other nodes"): graph.remove(add_node, safe=True) def test_remove_safe_removes_uses_of_removed_nodes(self): v0 = _core.Value(name="v0") v1 = _core.Value(name="v1") add_node = _core.Node("", "Add", inputs=(v0, v1), num_outputs=1) identity_node = _core.Node("", "Identity", inputs=add_node.outputs, num_outputs=1) graph = _core.Graph( (v0, v1), identity_node.outputs, nodes=(add_node, identity_node), opset_imports={"": 1}, ) # Remove add_node and check that it is no longer a consumer of v0 and v1 sub_node = _core.Node("", "Sub", inputs=(v0, v1), num_outputs=1) identity_node.replace_input_with(0, sub_node.outputs[0]) graph.insert_before(identity_node, sub_node) graph.remove(add_node, safe=True) self.assertEqual(tuple(v0.uses()), ((sub_node, 0),)) self.assertEqual(tuple(v1.uses()), ((sub_node, 1),)) self.assertEqual(tuple(graph), (sub_node, identity_node)) self.assertEqual(add_node.inputs, (None, None)) def test_register_initializer(self): self.v1.const_value = ir.tensor([1, 2, 3]) self.graph.register_initializer(self.v1) self.assertEqual(self.graph.initializers, {self.v1.name: self.v1}) def test_register_initializer_raises_when_value_is_not_constant(self): with self.assertRaises(ValueError): self.graph.register_initializer(self.v0) def test_register_initializer_raises_when_a_different_value_is_already_registered(self): self.v1.const_value = ir.tensor([1, 2, 3]) self.graph.register_initializer(self.v1) # This is fine self.graph.register_initializer(self.v1) self.v0.name = "v1" with self.assertRaisesRegex(ValueError, "already registered"): # Registering a different value with the same name should raise self.graph.register_initializer(self.v0) def test_register_initializer_raises_when_value_does_not_have_a_name(self): self.v1.name = None with self.assertRaises(ValueError): self.graph.register_initializer(self.v1) # TODO(justinchuby): Test graph mutation methods # Test topological sort. # Graph structure: # nodes: [node, ...] # edges: [(predecessor_node, successor_node), ...] # subgraphs: {node: [subgraph, ...]} def test_topological_sort_empty_graph(self): graph = _core.Graph( inputs=(), outputs=(), nodes=(), ) graph.sort() self.assertEqual(tuple(graph), ()) def test_topological_sort_linear_dependencies(self): # nodes=[1,2,3], edges=[(1,2),(2,3)] v0 = _core.Value(name="v0") node1 = _core.Node("", "Node1", inputs=(v0,), num_outputs=1) node2 = _core.Node("", "Node2", inputs=(node1.outputs[0],), num_outputs=1) node3 = _core.Node("", "Node3", inputs=(node2.outputs[0],), num_outputs=1) graph = _core.Graph( (v0,), node3.outputs, nodes=(node3, node2, node1), ) graph.sort() sorted_nodes = tuple(graph) expected_order = (node1, node2, node3) self.assertEqual(sorted_nodes, expected_order) def test_topological_sort_independent_subgraphs(self): # nodes=[1,2,3,4], edges=[(1,3),(2,4)] v0 = _core.Value(name="v0") v1 = _core.Value(name="v1") node1 = _core.Node("", "Node1", inputs=(v0,), num_outputs=1) node2 = _core.Node("", "Node2", inputs=(v1,), num_outputs=1) node3 = _core.Node("", "Node3", inputs=(node1.outputs[0],), num_outputs=1) node4 = _core.Node("", "Node4", inputs=(node2.outputs[0],), num_outputs=1) graph = _core.Graph( (v0, v1), (node3.outputs[0], node4.outputs[0]), nodes=(node4, node3, node2, node1), ) graph.sort() sorted_nodes = tuple(graph) expected_order = (node2, node4, node1, node3) self.assertEqual(sorted_nodes, expected_order) def test_topological_sort_shared_successor(self): # nodes=[1,2,3], edges=[(1,3),(2,3)] v0 = _core.Value(name="v0") node1 = _core.Node("", "Node1", inputs=(v0,), num_outputs=1) node2 = _core.Node("", "Node2", inputs=(v0,), num_outputs=1) node3 = _core.Node( "", "Node3", inputs=(node1.outputs[0], node2.outputs[0]), num_outputs=1 ) graph = _core.Graph( (v0,), (node3.outputs[0],), nodes=(node3, node2, node1), ) graph.sort() sorted_nodes = tuple(graph) expected_order = (node2, node1, node3) self.assertEqual(sorted_nodes, expected_order) def _create_shared_predecessor_nodes( self, ) -> tuple[_core.Value, tuple[_core.Node, _core.Node, _core.Node]]: # nodes=[0,1,2], edges=[(0,1),(0,2)] v0 = _core.Value(name="v0") node0 = _core.Node("", "Node0", inputs=(v0,), num_outputs=1) node1 = _core.Node("", "Node1", inputs=(node0.outputs[0],), num_outputs=1) node2 = _core.Node("", "Node2", inputs=(node0.outputs[0],), num_outputs=1) return v0, (node0, node1, node2) @parameterized.parameterized.expand( [ ("012", (0, 1, 2), (0, 1, 2)), ("021", (0, 2, 1), (0, 2, 1)), ("102", (1, 0, 2), (0, 1, 2)), ("120", (1, 2, 0), (0, 1, 2)), ("201", (2, 0, 1), (0, 2, 1)), ("210", (2, 1, 0), (0, 2, 1)), ] ) def test_topological_sort_shared_predecessor( self, _: str, initial_order: tuple[int], expected_order: tuple[int] ): v0, nodes = self._create_shared_predecessor_nodes() graph = _core.Graph((v0,), (), nodes=[nodes[i] for i in initial_order]) graph.sort() sorted_nodes = list(graph) self.assertEqual(sorted_nodes, [nodes[i] for i in expected_order]) def test_topological_sort_cycle_detection(self): # nodes=[1,2,3], edges=[(1,2),(2,3),(3,2)] v0 = _core.Value(name="v0") node1 = _core.Node("", "Node1", inputs=(v0,), num_outputs=1) node2 = _core.Node("", "Node2", inputs=(node1.outputs[0], v0), num_outputs=1) node3 = _core.Node("", "Node3", inputs=(node2.outputs[0],), num_outputs=1) node2.replace_input_with(1, node3.outputs[0]) graph = _core.Graph( (v0,), (node3.outputs[0],), nodes=(node1, node2, node3), ) with self.assertRaises(ValueError): graph.sort() def test_topological_sort_subgraph(self): # main_graph: nodes=[a,b,c,d,>,if], edges=[(a,>),(b,>),(>,if)], subgraphs={if:[then_graph,else_graph]} # then_graph: nodes=[sub], edges=[(c,sub),(d,sub)] # else_graph: nodes=[add], edges=[(c,add),(d,add)] v0 = _core.Value(name="va") v1 = _core.Value(name="vb") v2 = _core.Value(name="vc") v3 = _core.Value(name="vd") node0 = _core.Node("", "a", inputs=(v0,), num_outputs=1) node1 = _core.Node("", "b", inputs=(v1,), num_outputs=1) node2 = _core.Node("", "c", inputs=(v2,), num_outputs=1) node3 = _core.Node("", "d", inputs=(v3,), num_outputs=1) node4 = _core.Node( "", "sub", inputs=(node2.outputs[0], node3.outputs[0]), num_outputs=1 ) node5 = _core.Node( "", "add", inputs=(node2.outputs[0], node3.outputs[0]), num_outputs=1 ) node6 = _core.Node("", ">", inputs=(node0.outputs[0], node1.outputs[0]), num_outputs=1) then_graph = _core.Graph( inputs=(node2.outputs[0], node3.outputs[0]), outputs=(node4.outputs[0],), nodes=(node4,), name="then_graph", ) else_graph = _core.Graph( inputs=(node2.outputs[0], node3.outputs[0]), outputs=(node5.outputs[0],), nodes=(node5,), name="else_graph", ) node7 = _core.Node( "", "if", inputs=(node6.outputs[0],), num_outputs=1, attributes=[ ir.AttrGraph("then_branch", then_graph), ir.AttrGraph("else_branch", else_graph), ], ) main_graph_rev = _core.Graph( inputs=(v0, v1, v2, v3), outputs=(node7.outputs[0],), nodes=(node7, node6, node3, node2, node1, node0), # if, >, d, c, b, a name="main_graph_rev", ) main_graph_rev.sort() self.assertEqual( tuple(node.op_type for node in tuple(main_graph_rev)), ("d", "c", "b", "a", ">", "if"), ) class TypeTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ("tensor", _core.TensorType(ir.DataType.FLOAT)), ("sequence", _core.SequenceType(_core.TensorType(ir.DataType.BOOL))), ("optional", _core.OptionalType(_core.TensorType(ir.DataType.FLOAT16))), ( "sequence_optional", _core.SequenceType(_core.OptionalType(_core.TensorType(ir.DataType.INT8))), ), ( "optional_sequence", _core.OptionalType(_core.SequenceType(_core.TensorType(ir.DataType.INT16))), ), ] ) def test_type_is_hashable(self, _: str, type_: ir.TypeProtocol): self.assertIsInstance(hash(type_), int) self.assertIn(type_, {type_}) # type: ignore # Assert that a different type object can still be matched self.assertIn(copy.deepcopy(type_), {type_}) # type: ignore def test_type_is_comparable(self): self.assertEqual( _core.TensorType(ir.DataType.FLOAT), _core.TensorType(ir.DataType.FLOAT) ) self.assertNotEqual( _core.TensorType(ir.DataType.FLOAT), _core.TensorType(ir.DataType.FLOAT16) ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("tensor", _core.TensorType(ir.DataType.FLOAT)), ("sequence", _core.SequenceType(_core.TensorType(ir.DataType.BOOL))), ("optional", _core.OptionalType(_core.TensorType(ir.DataType.FLOAT16))), ( "sequence_optional", _core.SequenceType(_core.OptionalType(_core.TensorType(ir.DataType.INT8))), ), ( "optional_sequence", _core.OptionalType(_core.SequenceType(_core.TensorType(ir.DataType.INT16))), ), ] ) def test_composite_type_is_comparable(self, _: str, type_: ir.TypeProtocol): self.assertEqual(type_, type_) # Equal even if deep-copied self.assertEqual(type_, copy.deepcopy(type_)) class AttrTest(unittest.TestCase): """Test the Attr class.""" def test_init(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.INT, 42, doc_string="test string") self.assertEqual(attr.name, "test") self.assertEqual(attr.value, 42) self.assertEqual(attr.type, ir.AttributeType.INT) self.assertEqual(attr.doc_string, "test string") def test_as_float(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.FLOAT, 42.0) self.assertEqual(attr.as_float(), 42.0) attr_int_value = _core.Attr("test", ir.AttributeType.FLOAT, 42) self.assertEqual(attr_int_value.as_float(), 42.0) def test_as_int(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.INT, 0) self.assertEqual(attr.as_int(), 0) def test_as_string(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.STRING, "test string") self.assertEqual(attr.as_string(), "test string") def test_as_tensor(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.TENSOR, ir.tensor([42.0])) np.testing.assert_equal(attr.as_tensor().numpy(), np.array([42.0])) def test_as_graph(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.GRAPH, _core.Graph((), (), nodes=())) self.assertIsInstance(attr.as_graph(), _core.Graph) def test_as_floats(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.FLOATS, [42.0]) self.assertEqual(attr.as_floats(), [42.0]) def test_as_ints(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.INTS, [42]) self.assertEqual(attr.as_ints(), [42]) def test_as_strings(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.STRINGS, ["test string", ""]) self.assertEqual(attr.as_strings(), ["test string", ""]) def test_as_tensors(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.TENSORS, [ir.tensor([42.0])]) np.testing.assert_equal(attr.as_tensors()[0].numpy(), np.array([42.0])) def test_as_graphs(self): attr = _core.Attr("test", ir.AttributeType.GRAPHS, [_core.Graph((), (), nodes=())]) self.assertIsInstance(attr.as_graphs()[0], _core.Graph) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_display.py000066400000000000000000000024151475371071500233550ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Internal utilities for displaying the intermediate representation of a model. NOTE: All third-party imports should be scoped and imported only when used to avoid importing unnecessary dependencies. """ # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations from typing import Any def require_rich() -> Any: """Raise an ImportError if rich is not installed.""" try: import rich except ImportError: return None return rich class PrettyPrintable: def display(self, *, page: bool = False) -> None: """Pretty print the object. Args: page: Whether to page the output. """ rich = require_rich() text = str(self) if rich is None: print(text) # Color print this message print( f"\n\n\u001b[36mTip: Install the rich library with 'pip install rich' to pretty print this {self.__class__.__name__}.\u001b[0m" ) return if page: import rich.console console = rich.console.Console() with console.pager(): console.print(text) else: rich.print(text) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_display_test.py000066400000000000000000000011151475371071500244100ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test display() methods in various classes.""" import contextlib import unittest import numpy as np import onnxscript.ir as ir class DisplayTest(unittest.TestCase): def test_tensor_display_does_not_raise_on_nan_values(self): array_with_nan = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, 5, -10], dtype=np.float32) tensor = ir.Tensor(array_with_nan, dtype=ir.DataType.FLOAT) with contextlib.redirect_stdout(None): tensor.display() if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_enums.py000066400000000000000000000104671475371071500230450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ONNX IR enums that matches the ONNX spec.""" from __future__ import annotations import enum import ml_dtypes import numpy as np class AttributeType(enum.IntEnum): """Enum for the types of ONNX attributes.""" UNDEFINED = 0 FLOAT = 1 INT = 2 STRING = 3 TENSOR = 4 GRAPH = 5 FLOATS = 6 INTS = 7 STRINGS = 8 TENSORS = 9 GRAPHS = 10 SPARSE_TENSOR = 11 SPARSE_TENSORS = 12 TYPE_PROTO = 13 TYPE_PROTOS = 14 def __repr__(self) -> str: return self.name def __str__(self) -> str: return self.__repr__() class DataType(enum.IntEnum): """Enum for the data types of ONNX tensors, defined in ``onnx.TensorProto``.""" # NOTE: Naming: It is tempting to use shorter and more modern names like f32, i64, # but we should stick to the names used in the ONNX spec for consistency. UNDEFINED = 0 FLOAT = 1 UINT8 = 2 INT8 = 3 UINT16 = 4 INT16 = 5 INT32 = 6 INT64 = 7 STRING = 8 BOOL = 9 FLOAT16 = 10 DOUBLE = 11 UINT32 = 12 UINT64 = 13 COMPLEX64 = 14 COMPLEX128 = 15 BFLOAT16 = 16 FLOAT8E4M3FN = 17 FLOAT8E4M3FNUZ = 18 FLOAT8E5M2 = 19 FLOAT8E5M2FNUZ = 20 UINT4 = 21 INT4 = 22 FLOAT4E2M1 = 23 @classmethod def from_numpy(cls, dtype: np.dtype) -> DataType: """Returns the ONNX data type for the numpy dtype. Raises: TypeError: If the data type is not supported by ONNX. """ if dtype not in _NP_TYPE_TO_DATA_TYPE: raise TypeError(f"Unsupported numpy data type: {dtype}") return cls(_NP_TYPE_TO_DATA_TYPE[dtype]) @property def itemsize(self) -> float: """Returns the size of the data type in bytes.""" return _ITEMSIZE_MAP[self] def numpy(self) -> np.dtype: """Returns the numpy dtype for the ONNX data type. Raises: TypeError: If the data type is not supported by numpy. """ if self not in _DATA_TYPE_TO_NP_TYPE: raise TypeError(f"Numpy does not support ONNX data type: {self}") return _DATA_TYPE_TO_NP_TYPE[self] def __repr__(self) -> str: return self.name def __str__(self) -> str: return self.__repr__() _ITEMSIZE_MAP = { DataType.FLOAT: 4, DataType.UINT8: 1, DataType.INT8: 1, DataType.UINT16: 2, DataType.INT16: 2, DataType.INT32: 4, DataType.INT64: 8, DataType.STRING: 1, DataType.BOOL: 1, DataType.FLOAT16: 2, DataType.DOUBLE: 8, DataType.UINT32: 4, DataType.UINT64: 8, DataType.COMPLEX64: 8, DataType.COMPLEX128: 16, DataType.BFLOAT16: 2, DataType.FLOAT8E4M3FN: 1, DataType.FLOAT8E4M3FNUZ: 1, DataType.FLOAT8E5M2: 1, DataType.FLOAT8E5M2FNUZ: 1, DataType.UINT4: 0.5, DataType.INT4: 0.5, DataType.FLOAT4E2M1: 0.5, } # We use ml_dtypes to support dtypes that are not in numpy. _NP_TYPE_TO_DATA_TYPE = { np.dtype("bool"): DataType.BOOL, np.dtype("complex128"): DataType.COMPLEX128, np.dtype("complex64"): DataType.COMPLEX64, np.dtype("float16"): DataType.FLOAT16, np.dtype("float32"): DataType.FLOAT, np.dtype("float64"): DataType.DOUBLE, np.dtype("int16"): DataType.INT16, np.dtype("int32"): DataType.INT32, np.dtype("int64"): DataType.INT64, np.dtype("int8"): DataType.INT8, np.dtype("object"): DataType.STRING, np.dtype("uint16"): DataType.UINT16, np.dtype("uint32"): DataType.UINT32, np.dtype("uint64"): DataType.UINT64, np.dtype("uint8"): DataType.UINT8, np.dtype(ml_dtypes.bfloat16): DataType.BFLOAT16, np.dtype(ml_dtypes.float8_e4m3fn): DataType.FLOAT8E4M3FN, np.dtype(ml_dtypes.float8_e4m3fnuz): DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, np.dtype(ml_dtypes.float8_e5m2): DataType.FLOAT8E5M2, np.dtype(ml_dtypes.float8_e5m2fnuz): DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, np.dtype(ml_dtypes.int4): DataType.INT4, np.dtype(ml_dtypes.uint4): DataType.UINT4, } # TODO(after min req for ml_dtypes>=0.5): Move this inside _NP_TYPE_TO_DATA_TYPE _NP_TYPE_TO_DATA_TYPE.update( {np.dtype(ml_dtypes.float4_e2m1fn): DataType.FLOAT4E2M1} if hasattr(ml_dtypes, "float4_e2m1fn") else {} ) # ONNX DataType to Numpy dtype. _DATA_TYPE_TO_NP_TYPE = {v: k for k, v in _NP_TYPE_TO_DATA_TYPE.items()} microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_enums_test.py000066400000000000000000000102521475371071500240740ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np import onnx from onnxscript.ir import _enums class DataTypeTest(unittest.TestCase): def test_enums_are_the_same_as_spec(self): self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT, onnx.TensorProto.FLOAT) self.assertEqual(_enums.DataType.UINT8, onnx.TensorProto.UINT8) self.assertEqual(_enums.DataType.INT8, onnx.TensorProto.INT8) self.assertEqual(_enums.DataType.UINT16, onnx.TensorProto.UINT16) self.assertEqual(_enums.DataType.INT16, onnx.TensorProto.INT16) self.assertEqual(_enums.DataType.INT32, onnx.TensorProto.INT32) self.assertEqual(_enums.DataType.INT64, onnx.TensorProto.INT64) self.assertEqual(_enums.DataType.STRING, onnx.TensorProto.STRING) self.assertEqual(_enums.DataType.BOOL, onnx.TensorProto.BOOL) self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT16, onnx.TensorProto.FLOAT16) self.assertEqual(_enums.DataType.DOUBLE, onnx.TensorProto.DOUBLE) self.assertEqual(_enums.DataType.UINT32, onnx.TensorProto.UINT32) self.assertEqual(_enums.DataType.UINT64, onnx.TensorProto.UINT64) self.assertEqual(_enums.DataType.COMPLEX64, onnx.TensorProto.COMPLEX64) self.assertEqual(_enums.DataType.COMPLEX128, onnx.TensorProto.COMPLEX128) self.assertEqual(_enums.DataType.BFLOAT16, onnx.TensorProto.BFLOAT16) self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT8E4M3FN, onnx.TensorProto.FLOAT8E4M3FN) self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, onnx.TensorProto.FLOAT8E4M3FNUZ) self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT8E5M2, onnx.TensorProto.FLOAT8E5M2) self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, onnx.TensorProto.FLOAT8E5M2FNUZ) self.assertEqual(_enums.DataType.UINT4, onnx.TensorProto.UINT4) self.assertEqual(_enums.DataType.INT4, onnx.TensorProto.INT4) if hasattr(onnx.TensorProto, "FLOAT4E2M1"): self.assertEqual(_enums.DataType.FLOAT4E2M1, onnx.TensorProto.FLOAT4E2M1) self.assertEqual(_enums.DataType.UNDEFINED, onnx.TensorProto.UNDEFINED) def test_from_numpy_takes_np_dtype_and_returns_data_type(self): array = np.array([], dtype=np.float64) self.assertEqual(_enums.DataType.from_numpy(array.dtype), _enums.DataType.DOUBLE) def test_numpy_returns_np_dtype(self): self.assertEqual(_enums.DataType.DOUBLE.numpy(), np.dtype(np.float64)) def test_itemsize_returns_size_of_data_type_in_bytes(self): self.assertEqual(_enums.DataType.DOUBLE.itemsize, 8) self.assertEqual(_enums.DataType.INT4.itemsize, 0.5) def test_repr_and_str_return_name(self): self.assertEqual(str(_enums.DataType.DOUBLE), "DOUBLE") self.assertEqual(repr(_enums.DataType.DOUBLE), "DOUBLE") class AttributeTypeTest(unittest.TestCase): def test_enums_are_the_same_as_spec(self): self.assertEqual(_enums.AttributeType.FLOAT, onnx.AttributeProto.FLOAT) self.assertEqual(_enums.AttributeType.INT, onnx.AttributeProto.INT) self.assertEqual(_enums.AttributeType.STRING, onnx.AttributeProto.STRING) self.assertEqual(_enums.AttributeType.TENSOR, onnx.AttributeProto.TENSOR) self.assertEqual(_enums.AttributeType.GRAPH, onnx.AttributeProto.GRAPH) self.assertEqual(_enums.AttributeType.FLOATS, onnx.AttributeProto.FLOATS) self.assertEqual(_enums.AttributeType.INTS, onnx.AttributeProto.INTS) self.assertEqual(_enums.AttributeType.STRINGS, onnx.AttributeProto.STRINGS) self.assertEqual(_enums.AttributeType.TENSORS, onnx.AttributeProto.TENSORS) self.assertEqual(_enums.AttributeType.GRAPHS, onnx.AttributeProto.GRAPHS) self.assertEqual(_enums.AttributeType.SPARSE_TENSOR, onnx.AttributeProto.SPARSE_TENSOR) self.assertEqual( _enums.AttributeType.SPARSE_TENSORS, onnx.AttributeProto.SPARSE_TENSORS ) self.assertEqual(_enums.AttributeType.TYPE_PROTO, onnx.AttributeProto.TYPE_PROTO) self.assertEqual(_enums.AttributeType.TYPE_PROTOS, onnx.AttributeProto.TYPE_PROTOS) self.assertEqual(_enums.AttributeType.UNDEFINED, onnx.AttributeProto.UNDEFINED) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_graph_comparison.py000066400000000000000000000013261475371071500252430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Utilities for comparing IR graphs.""" from __future__ import annotations from onnxscript.ir import _core # NOTE(justinchuby): We need to ensure a graph has valid inputs and outputs # NOTE(justinchuby): A graph may be specified with a set of inputs and outputs def topologically_equal(graph1: _core.Graph, graph2: _core.Graph) -> bool: """Return true if the two graphs are topologically equivalent, without considering initializers. Args: graph1: The first graph to compare. graph2: The second graph to compare. Returns: True if the graphs are equal, False otherwise. """ raise NotImplementedError() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_io.py000066400000000000000000000075221475371071500223230ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Load and save ONNX models.""" from __future__ import annotations __all__ = ["load", "save"] import os import onnx from onnxscript.ir import _core, serde from onnxscript.ir import external_data as _external_data from onnxscript.ir._polyfill import zip def load(path: str | os.PathLike, format: str | None = None) -> _core.Model: """Load an ONNX model from a file. Args: path: The path to the ONNX file. format: The format of the file (e.g. protobuf, textproto, json, etc.). If None, the format is inferred from the file extension. Returns: The loaded model. """ # Do not use ONNX to load external data because the IR handles external data # by doing memory mapping directly. proto = onnx.load(path, format=format, load_external_data=False) model = serde.deserialize_model(proto) base_dir = os.path.dirname(path) # Set the base directory for external data to the directory of the ONNX file # so that relative paths are resolved correctly. _external_data.set_base_dir(model.graph, base_dir) return model def save( model: _core.Model, path: str | os.PathLike, format: str | None = None, external_data: str | os.PathLike | None = None, size_threshold_bytes: int = 256, ) -> None: """Save an ONNX model to a file. The model remains unchanged after the call. If any existing external tensor references the provided :param:`external_data` path, it will be invalidated after the external data is overwritten. To obtain a valid model, use :func:`load` to load the newly saved model, or provide a different external data path that is not currently referenced by any tensors in the model. Args: model: The model to save. path: The path to save the model to. E.g. "model.onnx". format: The format of the file (e.g. ``protobuf``, ``textproto``, ``json``, etc.). If None, the format is inferred from the file extension. external_data: The relative path to save external data to. When specified, all initializers in the model will be converted to external data and saved to the specified directory. If None, all tensors will be saved unmodified. That is, if a tensor in the model is already external, it will be saved with the same external information; if the tensor is not external, it will be serialized in the ONNX Proto message. size_threshold_bytes: Save to external data if the tensor size in bytes is larger than this threshold. Effective only when :param:`external_data` is set. Raises: ValueError: If the external data path is an absolute path. """ if external_data is not None: if os.path.isabs(external_data): raise ValueError( f"The external data path must be relative to the ONNX file path, not '{external_data}'." ) base_dir = os.path.dirname(path) # Store the original initializer values so they can be restored if modify_model=False initializer_values = tuple(model.graph.initializers.values()) tensors = [v.const_value for v in model.graph.initializers.values()] try: model = _external_data.unload_from_model( model, base_dir, external_data, size_threshold_bytes=size_threshold_bytes ) proto = serde.serialize_model(model) onnx.save(proto, path, format=format) finally: # Restore the original initializer values so the model is unchanged for initializer, tensor in zip(initializer_values, tensors, strict=True): initializer.const_value = tensor else: proto = serde.serialize_model(model) onnx.save(proto, path, format=format) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_io_test.py000066400000000000000000000147771475371071500233740ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Unit tests for the _io module.""" import os import tempfile import unittest import numpy as np from onnxscript import ir from onnxscript.ir import _io def _create_initializer(tensor: ir.TensorProtocol) -> ir.Value: return ir.Value( name=tensor.name, shape=tensor.shape, type=ir.TensorType(tensor.dtype), const_value=tensor, ) def _create_simple_model_with_initializers() -> ir.Model: tensor_0 = ir.tensor([0.0], dtype=ir.DataType.FLOAT, name="initializer_0") initializer = _create_initializer(tensor_0) tensor_1 = ir.tensor([1.0], dtype=ir.DataType.FLOAT) identity_node = ir.Node("", "Identity", inputs=(initializer,)) identity_node.outputs[0].shape = ir.Shape([1]) identity_node.outputs[0].dtype = ir.DataType.FLOAT identity_node.outputs[0].name = "identity_0" const_node = ir.Node( "", "Constant", inputs=(), outputs=( ir.Value(name="const_0", shape=tensor_1.shape, type=ir.TensorType(tensor_1.dtype)), ), attributes=ir.convenience.convert_attributes(dict(value=tensor_1)), ) graph = ir.Graph( inputs=[initializer], outputs=[*identity_node.outputs, *const_node.outputs], nodes=[identity_node, const_node], initializers=[initializer], name="test_graph", ) return ir.Model(graph, ir_version=10) class IOFunctionsTest(unittest.TestCase): def test_load(self): model = _create_simple_model_with_initializers() with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir: path = os.path.join(tmpdir, "model.onnx") _io.save(model, path) loaded_model = _io.load(path) self.assertEqual(loaded_model.ir_version, model.ir_version) self.assertEqual(loaded_model.graph.name, model.graph.name) self.assertEqual(len(loaded_model.graph.initializers), 1) self.assertEqual(len(loaded_model.graph), 2) np.testing.assert_array_equal( loaded_model.graph.initializers["initializer_0"].const_value.numpy(), np.array([0.0]), ) np.testing.assert_array_equal( loaded_model.graph.node(1).attributes["value"].as_tensor().numpy(), np.array([1.0]) ) self.assertEqual(loaded_model.graph.inputs[0].name, "initializer_0") self.assertEqual(loaded_model.graph.outputs[0].name, "identity_0") self.assertEqual(loaded_model.graph.outputs[1].name, "const_0") def test_save_with_external_data_does_not_modify_model(self): model = _create_simple_model_with_initializers() self.assertIsInstance(model.graph.initializers["initializer_0"].const_value, ir.Tensor) with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir: path = os.path.join(tmpdir, "model.onnx") external_data_file = "model.data" _io.save(model, path, external_data=external_data_file, size_threshold_bytes=0) self.assertTrue(os.path.exists(path)) external_data_path = os.path.join(tmpdir, external_data_file) self.assertTrue(os.path.exists(external_data_path)) loaded_model = _io.load(path) # The loaded model contains external data initializer_tensor = loaded_model.graph.initializers["initializer_0"].const_value self.assertIsInstance(initializer_tensor, ir.ExternalTensor) # The attribute is not externalized const_attr_tensor = loaded_model.graph.node(1).attributes["value"].as_tensor() self.assertIsInstance(const_attr_tensor, ir.TensorProtoTensor) np.testing.assert_array_equal(initializer_tensor.numpy(), np.array([0.0])) np.testing.assert_array_equal(const_attr_tensor.numpy(), np.array([1.0])) # The original model is not changed and can be accessed even if the # external data file is deleted initializer_tensor = model.graph.initializers["initializer_0"].const_value self.assertIsInstance(initializer_tensor, ir.Tensor) const_attr_tensor = model.graph.node(1).attributes["value"].as_tensor() self.assertIsInstance(const_attr_tensor, ir.Tensor) np.testing.assert_array_equal(initializer_tensor.numpy(), np.array([0.0])) np.testing.assert_array_equal(const_attr_tensor.numpy(), np.array([1.0])) def test_save_raise_when_external_data_is_not_relative_path(self): model = _create_simple_model_with_initializers() with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir: path = os.path.join(tmpdir, "model.onnx") external_data_file = os.path.join(tmpdir, "model.data") with self.assertRaises(ValueError): _io.save(model, path, external_data=external_data_file) def test_save_with_external_data_invalidates_obsolete_external_tensors(self): model = _create_simple_model_with_initializers() self.assertIsInstance(model.graph.initializers["initializer_0"].const_value, ir.Tensor) with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir: path = os.path.join(tmpdir, "model.onnx") external_data_file = "model.data" _io.save(model, path, external_data=external_data_file, size_threshold_bytes=0) loaded_model = _io.load(path) # Now if we load the model back, create a different initializer and save # the model to the same external data file, the existing external tensor # should be invalidated tensor_2 = ir.tensor([2.0], dtype=ir.DataType.FLOAT, name="initializer_2") initializer_2 = _create_initializer(tensor_2) loaded_model.graph.initializers["initializer_2"] = initializer_2 _io.save( loaded_model, path, external_data=external_data_file, size_threshold_bytes=0 ) initializer_0_tensor = loaded_model.graph.initializers["initializer_0"].const_value self.assertIsInstance(initializer_0_tensor, ir.ExternalTensor) self.assertFalse(initializer_0_tensor.valid()) with self.assertRaisesRegex(ValueError, "is invalidated"): # The existing model has to be modified to use in memory tensors # for the values to stay correct. Saving again should raise an error _io.save( loaded_model, path, external_data=external_data_file, size_threshold_bytes=0, ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_linked_list.py000066400000000000000000000241521475371071500242130ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Mutable list for nodes in a graph with safe mutation properties.""" from __future__ import annotations from typing import Generic, Iterable, Iterator, Sequence, TypeVar T = TypeVar("T") class _LinkBox(Generic[T]): """A link in a doubly linked list that has a reference to the actual object in the link. The :class:`_LinkBox` is a container for the actual object in the list. It is used to maintain the links between the elements in the linked list. The actual object is stored in the :attr:`value` attribute. By using a separate container for the actual object, we can safely remove the object from the list without losing the links. This allows us to remove the object from the list during iteration and place the object into a different list without breaking any chains. This is an internal class and should only be initialized by the :class:`DoublyLinkedSet`. Attributes: prev: The previous box in the list. next: The next box in the list. erased: A flag to indicate if the box has been removed from the list. owning_list: The :class:`DoublyLinkedSet` to which the box belongs. value: The actual object in the list. """ __slots__ = ("next", "owning_list", "prev", "value") def __init__(self, owner: DoublyLinkedSet[T], value: T | None) -> None: """Create a new link box. Args: owner: The linked list to which this box belongs. value: The value to be stored in the link box. When the value is None, the link box is considered erased (default). The root box of the list should be created with a None value. """ self.prev: _LinkBox[T] = self self.next: _LinkBox[T] = self self.value: T | None = value self.owning_list: DoublyLinkedSet[T] = owner @property def erased(self) -> bool: return self.value is None def erase(self) -> None: """Remove the link from the list and detach the value from the box.""" if self.value is None: raise ValueError("_LinkBox is already erased") # Update the links prev, next_ = self.prev, self.next prev.next, next_.prev = next_, prev # Detach the value self.value = None def __repr__(self) -> str: return f"_LinkBox({self.value!r}, erased={self.erased}, prev={self.prev.value!r}, next={self.next.value!r})" class DoublyLinkedSet(Sequence[T], Generic[T]): """A doubly linked ordered set of nodes. The container can be viewed as a set as it does not allow duplicate values. The order of the elements is maintained. One can typically treat it as a doubly linked list with list-like methods implemented. Adding and removing elements from the set during iteration is safe. Moving elements from one set to another is also safe. During the iteration: - If new elements are inserted after the current node, the iterator will iterate over them as well. - If new elements are inserted before the current node, they will not be iterated over in this iteration. - If the current node is lifted and inserted in a different location, iteration will start from the "next" node at the _original_ location. Time complexity: Inserting and removing nodes from the set is O(1). Accessing nodes by index is O(n), although accessing nodes at either end of the set is O(1). I.e. ``linked_set[0]`` and ``linked_set[-1]`` are O(1). Values need to be hashable. ``None`` is not a valid value in the set. """ __slots__ = ("_length", "_root", "_value_ids_to_boxes") def __init__(self, values: Iterable[T] | None = None) -> None: # Using the root node simplifies the mutation implementation a lot # The list is circular. The root node is the only node that is not a part of the list values root_ = _LinkBox(self, None) self._root: _LinkBox = root_ self._length = 0 self._value_ids_to_boxes: dict[int, _LinkBox] = {} if values is not None: self.extend(values) def __iter__(self) -> Iterator[T]: """Iterate over the elements in the list. - If new elements are inserted after the current node, the iterator will iterate over them as well. - If new elements are inserted before the current node, they will not be iterated over in this iteration. - If the current node is lifted and inserted in a different location, iteration will start from the "next" node at the _original_ location. """ box = self._root.next while box is not self._root: if box.owning_list is not self: raise RuntimeError(f"Element {box!r} is not in the list") if not box.erased: assert box.value is not None yield box.value box = box.next def __reversed__(self) -> Iterator[T]: """Iterate over the elements in the list in reverse order.""" box = self._root.prev while box is not self._root: if not box.erased: assert box.value is not None yield box.value box = box.prev def __len__(self) -> int: assert self._length == len(self._value_ids_to_boxes), ( "Bug in the implementation: length mismatch" ) return self._length def __getitem__(self, index: int) -> T: """Get the node at the given index. Complexity is O(n). """ if index >= self._length or index < -self._length: raise IndexError( f"Index out of range: {index} not in range [-{self._length}, {self._length})" ) if index < 0: # Look up from the end of the list iterator = reversed(self) item = next(iterator) for _ in range(-index - 1): item = next(iterator) else: iterator = iter(self) # type: ignore[assignment] item = next(iterator) for _ in range(index): item = next(iterator) return item def _insert_one_after( self, box: _LinkBox[T], new_value: T, ) -> _LinkBox[T]: """Insert a new value after the given box. All insertion methods should call this method to ensure that the list is updated correctly. Example:: Before: A <-> B <-> C ^v0 ^v1 ^v2 Call: _insert_one_after(B, v3) After: A <-> B <-> new_box <-> C ^v0 ^v1 ^v3 ^v2 Args: box: The box which the new value is to be inserted. new_value: The new value to be inserted. """ if new_value is None: raise TypeError(f"{self.__class__.__name__} does not support None values") if box.value is new_value: # Do nothing if the new value is the same as the old value return box if box.owning_list is not self: raise ValueError(f"Value {box.value!r} is not in the list") if (new_value_id := id(new_value)) in self._value_ids_to_boxes: # If the value is already in the list, remove it first self.remove(new_value) # Create a new _LinkBox for the new value new_box = _LinkBox(self, new_value) # original_box <=> original_next # becomes # original_box <=> new_box <=> original_next original_next = box.next box.next = new_box new_box.prev = box new_box.next = original_next original_next.prev = new_box # Be sure to update the length and mapping self._length += 1 self._value_ids_to_boxes[new_value_id] = new_box return new_box def _insert_many_after( self, box: _LinkBox[T], new_values: Iterable[T], ): """Insert multiple new values after the given box.""" insertion_point = box for new_value in new_values: insertion_point = self._insert_one_after(insertion_point, new_value) def remove(self, value: T) -> None: """Remove a node from the list.""" if (value_id := id(value)) not in self._value_ids_to_boxes: raise ValueError(f"Value {value!r} is not in the list") box = self._value_ids_to_boxes[value_id] # Remove the link box and detach the value from the box box.erase() # Be sure to update the length and mapping self._length -= 1 del self._value_ids_to_boxes[value_id] def append(self, value: T) -> None: """Append a node to the list.""" _ = self._insert_one_after(self._root.prev, value) def extend( self, values: Iterable[T], ) -> None: for value in values: self.append(value) def insert_after( self, value: T, new_values: Iterable[T], ) -> None: """Insert new nodes after the given node. Args: value: The value after which the new values are to be inserted. new_values: The new values to be inserted. """ if (value_id := id(value)) not in self._value_ids_to_boxes: raise ValueError(f"Value {value!r} is not in the list") insertion_point = self._value_ids_to_boxes[value_id] return self._insert_many_after(insertion_point, new_values) def insert_before( self, value: T, new_values: Iterable[T], ) -> None: """Insert new nodes before the given node. Args: value: The value before which the new values are to be inserted. new_values: The new values to be inserted. """ if (value_id := id(value)) not in self._value_ids_to_boxes: raise ValueError(f"Value {value!r} is not in the list") insertion_point = self._value_ids_to_boxes[value_id].prev return self._insert_many_after(insertion_point, new_values) def __repr__(self) -> str: return f"DoublyLinkedSet({list(self)})" microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_linked_list_test.py000066400000000000000000000354311475371071500252540ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Unit tests for the _linked_list module.""" from __future__ import annotations import unittest import parameterized from onnxscript.ir import _linked_list class _TestElement: def __init__(self, value): self.value = value def __repr__(self) -> str: return f"_TestElement({self.value})" class DoublyLinkedSetTest(unittest.TestCase): def test_empty_list(self): linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() self.assertEqual(len(linked_list), 0) self.assertEqual(list(linked_list), []) self.assertEqual(list(reversed(linked_list)), []) with self.assertRaises(IndexError): _ = linked_list[0] with self.assertRaises(IndexError): _ = linked_list[-1] def test_append_single_element(self): linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() elem = _TestElement(0) linked_list.append(elem) self.assertEqual(len(linked_list), 1) self.assertEqual(linked_list[0], elem) self.assertEqual(linked_list[-1], elem) self.assertEqual(list(linked_list), [elem]) self.assertEqual(list(reversed(linked_list)), [elem]) with self.assertRaises(IndexError): _ = linked_list[1] with self.assertRaises(IndexError): _ = linked_list[-2] def test_append_multiple_elements(self): linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] for elem in elems: linked_list.append(elem) self.assertEqual(len(linked_list), 3) self.assertEqual(linked_list[0], elems[0]) self.assertEqual(linked_list[1], elems[1]) self.assertEqual(linked_list[2], elems[2]) self.assertEqual(linked_list[-1], elems[2]) self.assertEqual(linked_list[-2], elems[1]) self.assertEqual(linked_list[-3], elems[0]) self.assertEqual(list(linked_list), elems) self.assertEqual(list(reversed(linked_list)), list(reversed(elems))) def test_extend(self): elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) self.assertEqual(len(linked_list), 3) self.assertEqual(linked_list[0], elems[0]) self.assertEqual(linked_list[1], elems[1]) self.assertEqual(linked_list[2], elems[2]) self.assertEqual(linked_list[-1], elems[2]) self.assertEqual(linked_list[-2], elems[1]) self.assertEqual(linked_list[-3], elems[0]) self.assertEqual(list(linked_list), elems) self.assertEqual(list(reversed(linked_list)), list(reversed(elems))) @parameterized.parameterized.expand( [ ("single_element", [0], 0, [1], [0, 1]), ("single_element_negative_index", [0], -1, [1], [0, 1]), ("multiple_elements", [0], 0, [1, 2], [0, 1, 2]), ("multiple_elements_negative_index", [0], -1, [1, 2], [0, 1, 2]), ( "multiple_original_elements_insert_at_start", [0, 1, 2], 0, [42, 43], [0, 42, 43, 1, 2], ), ( "multiple_original_elements_insert_at_middle", [0, 1, 2], 1, [42, 43], [0, 1, 42, 43, 2], ), ( "multiple_original_elements_insert_at_end", [0, 1, 2], 2, [42, 43], [0, 1, 2, 42, 43], ), ] ) def test_insert_after( self, _: str, original: list[int], location: int, insertion: list[int], expected: list ) -> None: # Construct the original list elems = [_TestElement(i) for i in original] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) # Create the new elements new_elements = [_TestElement(i) for i in insertion] linked_list.insert_after(elems[location], new_elements) # Check the list self.assertEqual(len(linked_list), len(expected)) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], expected) @parameterized.parameterized.expand( [ ("single_element", [0], 0, [1], [1, 0]), ("single_element_negative_index", [0], -1, [1], [1, 0]), ("multiple_elements", [0], 0, [1, 3], [1, 3, 0]), ("multiple_elements_negative_index", [0], -1, [1, 3], [1, 3, 0]), ( "multiple_original_elements_insert_at_start", [0, 1, 2], 0, [42, 43], [42, 43, 0, 1, 2], ), ( "multiple_original_elements_insert_at_middle", [0, 1, 2], 1, [42, 43], [0, 42, 43, 1, 2], ), ( "multiple_original_elements_insert_at_end", [0, 1, 2], 2, [42, 43], [0, 1, 42, 43, 2], ), ] ) def test_insert_before( self, _: str, original: list[int], location: int, insertion: list[int], expected: list ) -> None: # Construct the original list elems = [_TestElement(i) for i in original] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) # Create the new elements new_elements = [_TestElement(i) for i in insertion] linked_list.insert_before(elems[location], new_elements) # Check the list self.assertEqual(len(linked_list), len(expected)) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], expected) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], expected[::-1]) @parameterized.parameterized.expand( [ ("start", 0, [1, 2]), ("middle", 1, [0, 2]), ("end", 2, [0, 1]), ("start_negative", -1, [0, 1]), ("middle_negative", -2, [0, 2]), ("end_negative", -3, [1, 2]), ] ) def test_remove(self, _: str, index: int, expected: list[int]) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) linked_list.remove(elems[index]) self.assertEqual(len(linked_list), 2) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], expected) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], expected[::-1]) def test_remove_raises_when_element_not_found(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) with self.assertRaises(ValueError): linked_list.remove(_TestElement(3)) def test_remove_raises_when_element_is_already_removed(self) -> None: linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() elem = _TestElement(0) linked_list.append(elem) linked_list.remove(elem) with self.assertRaises(ValueError): linked_list.remove(elem) def test_append_self_does_nothing(self) -> None: linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() elem = _TestElement(0) linked_list.append(elem) linked_list.append(elem) self.assertEqual(len(linked_list), 1) self.assertEqual(linked_list[0], elem) self.assertEqual(list(linked_list), [elem]) self.assertEqual(list(reversed(linked_list)), [elem]) def test_append_supports_appending_element_from_the_same_list(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) linked_list.append(elems[1]) self.assertEqual(len(linked_list), 3) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0, 2, 1]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [1, 2, 0]) def test_extend_supports_extending_elements_from_the_same_list(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) linked_list.extend(elems[::-1]) self.assertEqual(len(linked_list), 3) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [2, 1, 0]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [0, 1, 2]) def test_insert_after_supports_inserting_element_from_the_same_list(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) linked_list.insert_after(elems[0], [elems[2]]) self.assertEqual(len(linked_list), 3) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0, 2, 1]) def test_insert_before_supports_inserting_element_from_the_same_list(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) linked_list.insert_before(elems[0], [elems[2]]) self.assertEqual(len(linked_list), 3) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [2, 0, 1]) def test_iterator_supports_mutation_during_iteration_current_element(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) for elem in linked_list: if elem.value == 1: linked_list.remove(elem) self.assertEqual(len(linked_list), 2) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2, 0]) def test_iterator_supports_mutation_during_iteration_previous_element(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) for elem in linked_list: if elem.value == 1: linked_list.remove(elem) linked_list.remove(elems[0]) self.assertEqual(len(linked_list), 1) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2]) def test_iterator_supports_mutation_during_iteration_next_element(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) for elem in linked_list: if elem.value == 1: linked_list.remove(elems[2]) linked_list.remove(elem) self.assertEqual(len(linked_list), 1) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [0]) def test_iterator_supports_mutation_in_nested_iteration_right_of_iterator(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) iter1_visited = [] iter2_visited = [] for elem in linked_list: iter1_visited.append(elem.value) for elem2 in linked_list: iter2_visited.append(elem2.value) if elem2.value == 1: linked_list.remove(elem2) self.assertEqual(len(linked_list), 2) self.assertEqual(iter1_visited, [0, 2]) self.assertEqual(iter2_visited, [0, 1, 2, 0, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2, 0]) def test_iterator_supports_mutation_in_nested_iteration_when_iter_is_self(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) iter1_visited = [] iter2_visited = [] for elem in linked_list: iter1_visited.append(elem.value) for elem2 in linked_list: iter2_visited.append(elem2.value) if elem2.value == 0: # Remove the element the current iterator points to linked_list.remove(elem2) self.assertEqual(len(linked_list), 2) self.assertEqual(iter1_visited, [0, 1, 2]) self.assertEqual(iter2_visited, [0, 1, 2, 1, 2, 1, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [1, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2, 1]) def test_iterator_supports_mutation_in_nested_iteration_left_of_iterator(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) iter1_visited = [] iter2_visited = [] for elem in linked_list: iter1_visited.append(elem.value) for elem2 in linked_list: iter2_visited.append(elem2.value) if ( elem.value == 1 and elem2.value == 0 ): # Remove the element before the current iterator points to linked_list.remove(elems[0]) self.assertEqual(len(linked_list), 2) self.assertEqual(iter1_visited, [0, 1, 2]) self.assertEqual(iter2_visited, [0, 1, 2, 0, 1, 2, 1, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [1, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2, 1]) def test_insert_after_supports_element_from_different_list_during_iteration(self) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) other_linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() other_elem = _TestElement(42) other_linked_list.append(other_elem) for elem in linked_list: if elem.value == 1: linked_list.insert_after(elem, [other_elem]) self.assertEqual(len(linked_list), 4) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0, 1, 42, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2, 42, 1, 0]) # Other list remains unchanged self.assertEqual(len(other_linked_list), 1) self.assertEqual([elem.value for elem in other_linked_list], [42]) def test_insert_after_supports_taking_elements_from_another_doubly_linked_list( self, ) -> None: elems = [_TestElement(i) for i in range(3)] linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet(elems) other_linked_list = _linked_list.DoublyLinkedSet() other_elem = _TestElement(42) other_linked_list.append(other_elem) linked_list.insert_after(elems[1], other_linked_list) self.assertEqual(len(linked_list), 4) self.assertEqual([elem.value for elem in linked_list], [0, 1, 42, 2]) self.assertEqual([elem.value for elem in reversed(linked_list)], [2, 42, 1, 0]) # Other list remains unchanged self.assertEqual(len(other_linked_list), 1) self.assertEqual([elem.value for elem in other_linked_list], [42]) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_metadata.py000066400000000000000000000027461475371071500234770ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Class for storing metadata about the IR objects.""" from __future__ import annotations import collections from typing import Any, Mapping class MetadataStore(collections.UserDict): """Class for storing metadata about the IR objects. Metadata is stored as key-value pairs. The keys are strings and the values can be any Python object. The metadata store also supports marking keys as invalid. This is useful when a pass wants to mark a key that needs to be recomputed. """ def __init__(self, data: Mapping[str, Any] | None = None, /) -> None: super().__init__(data) self._invalid_keys: set[str] = set() def __setitem__(self, key: str, item: Any) -> None: self.data[key] = item self._invalid_keys.discard(key) def invalidate(self, key: str) -> None: self._invalid_keys.add(key) def is_valid(self, key: str) -> bool: """Returns whether the value is valid. Note that default values (None) are not necessarily invalid. For example, a shape that is unknown (None) may be still valid if shape inference has determined that the shape is unknown. Whether a value is valid is solely determined by the user that sets the value. """ return key not in self._invalid_keys def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self.data!r}, invalid_keys={self._invalid_keys!r})" microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_name_authority.py000066400000000000000000000057331475371071500247460ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Auxiliary class for managing names in the IR.""" from __future__ import annotations from onnxscript.ir import _core class NameAuthority: """Class for giving names to values and nodes in the IR. The names are generated in the format ``val_{value_counter}`` for values and ``node_{op_type}_{node_counter}`` for nodes. The counter is incremented each time a new value or node is named. This class keeps tracks of the names it has generated and existing names in the graph to prevent producing duplicated names. .. note:: Once a name is tracked, it will not be made available even if the node/value is removed from the graph. It is possible to improve this behavior by keeping track of the names that are no longer used, but it is not implemented yet. However, if a value/node is already named when added to the graph, the name authority will not change its name. It is the responsibility of the user to ensure that the names are unique (typically by running a name-fixing pass on the graph). TODO(justichuby): Describe the pass when we have a reference implementation. """ def __init__(self): self._value_counter = 0 self._node_counter = 0 self._value_names: set[str] = set() self._node_names: set[str] = set() def _unique_value_name(self) -> str: """Generate a unique name for a value.""" while True: name = f"val_{self._value_counter}" self._value_counter += 1 if name not in self._value_names: return name def _unique_node_name(self, op_type: str) -> str: """Generate a unique name for a node.""" while True: name = f"node_{op_type}_{self._node_counter}" self._node_counter += 1 if name not in self._node_names: return name def register_or_name_value(self, value: _core.Value) -> None: # TODO(justinchuby): Record names of the initializers and graph inputs if value.name is None: value.name = self._unique_value_name() # If the name is already specified, we do not change it because keeping # track of the used names can be costly when nodes can be removed from the graph: # How do we know if a name is no longer used? We cannot reserve unused names # because users may want to use them. self._value_names.add(value.name) def register_or_name_node(self, node: _core.Node) -> None: if node.name is None: node.name = self._unique_node_name(node.op_type) # If the name is already specified, we do not change it because keeping # track of the used names can be costly when nodes can be removed from the graph: # How do we know if a name is no longer used? We cannot reserve unused names # because users may want to use them. self._node_names.add(node.name) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_name_authority_test.py000066400000000000000000000013201475371071500257710ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest from onnxscript import ir from onnxscript.ir import _name_authority class NameAuthorityTest(unittest.TestCase): def test_register_or_name_value(self): name_authority = _name_authority.NameAuthority() value = ir.Value() name_authority.register_or_name_value(value) self.assertEqual(value.name, "val_0") def test_register_or_name_node(self): name_authority = _name_authority.NameAuthority() node = ir.Node("", "Test", []) name_authority.register_or_name_node(node) self.assertEqual(node.name, "node_Test_0") if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_polyfill.py000066400000000000000000000015251475371071500235430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Polyfill for Python builtin functions.""" import sys from typing import Any, Sequence if sys.version_info >= (3, 10): zip = zip # pylint: disable=self-assigning-variable else: # zip(..., strict=True) was added in Python 3.10 # TODO: Remove this polyfill when we drop support for Python 3.9 _python_zip = zip def zip(a: Sequence[Any], b: Sequence[Any], strict: bool = False): """Polyfill for Python's zip function. This is a special version which only supports two Sequence inputs. Raises: ValueError: If the iterables have different lengths and strict is True. """ if len(a) != len(b) and strict: raise ValueError("zip() argument lengths must be equal") return _python_zip(a, b) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_protocols.py000066400000000000000000000505301475371071500237350ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Protocols for the ONNX IR. This file defines the interfaces for tools to interact with the IR. The interfaces are designed such that tools leveraging the IR can be decoupled from the IR implementation. This allows for the implementation to evolve independently of the tools. """ # 👀 # NOTE: Why are we using protocols, instead of abstract base classes? # # Protocols are more flexible than abstract base classes. Users can define their # own classes that implement the protocols without having to inherit from a # specific base class. For example, a user can define a custom tensor class that # implements the TensorProtocol without explicitly inheriting, and the IR can # work with that class without any changes. # # `isinstance` checks can be slower with protocols. Avoid using `isinstance` # checks when you can. Always check for concrete classes first. # # NOTE: Why are we using protocols, instead of using concrete classes directly? # # Protocols define the interface that is typically more stable. If you find yourself # updating the protocols, pause 🛑, and carefully make sure it is absolutely needed # and will improve the design. If you are adding new methods, consider if the method # should be part of the protocol or if it should be a higher level convenience function # defined outside the protocol. from __future__ import annotations import typing from typing import ( Any, Collection, Iterable, Iterator, Mapping, MutableMapping, MutableSequence, OrderedDict, Protocol, Sequence, Tuple, ) from onnxscript.ir import _enums if typing.TYPE_CHECKING: import numpy as np from typing_extensions import TypeAlias # An identifier that will uniquely identify an operator. E.g (domain, op_type, overload) OperatorIdentifier: TypeAlias = Tuple[str, str, str] @typing.runtime_checkable class ArrayCompatible(Protocol): """Protocol for array-like objects. An example of an array-like object is a numpy ndarray or a PyTorch Tensor. Read more at https://numpy.org/devdocs/user/basics.interoperability.html """ def __array__(self, dtype: Any) -> np.ndarray: ... @typing.runtime_checkable class DLPackCompatible(Protocol): """Protocol for objects that can support dlpack. Computation backends can call __dlpack__ to obtain the underlying data in a tensor without copying the data. This allows use to use tensorflow tensors etc. without copying the data. """ def __dlpack__(self, *, stream: Any = ...) -> Any: """Return PyCapsule.""" ... def __dlpack_device__(self) -> Any: """Return the device.""" ... @typing.runtime_checkable class TensorProtocol(ArrayCompatible, DLPackCompatible, Protocol): """Concrete tensor backed by data. The protocol does not specify how the data is stored. That data is exposed through the :attr:`raw` attribute for examination, but accessing :attr:`raw` is typically not needed. To use the tensor as a numpy array, call :meth:`numpy`. To convert the tensor to a byte string for serialization, call :meth:`tobytes`. It is recommended to check the size of the tensor first before accessing the underlying data, because accessing the data may be expensive and incur IO overhead. Attributes: name: The name of the tensor. shape: The shape of the tensor. dtype: The data type of the elements of the tensor. It is an :class:`ir.DataType` enum. doc_string: Documentation string. raw: The raw data behind this tensor. It can be anything. size: The number of elements in the tensor. nbytes: The number of bytes in the tensor. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ name: str | None shape: ShapeProtocol dtype: _enums.DataType doc_string: str | None raw: Any metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] @property def size(self) -> int: ... @property def nbytes(self) -> int: ... def numpy(self) -> np.ndarray: """Return the tensor as a numpy array.""" ... def __array__(self, dtype: Any = None) -> np.ndarray: """Return the tensor as a numpy array, compatible with np.array.""" ... def __dlpack__(self, *, stream: Any = ...) -> Any: """Return PyCapsule.""" ... def __dlpack_device__(self) -> Any: """Return the device.""" ... def tobytes(self) -> bytes: """Return the tensor as a byte string conformed to the ONNX specification, in little endian.""" ... @typing.runtime_checkable class ValueProtocol(Protocol): """Protocol for values. A value is a named entity that can be used to represent an input or output of a graph, a function, or a node. The information it stores generalizes over ``ValueInfoProto`` in the ONNX specification. A :class:`Value` is always not owned or owned by exactly one node. When the value is not owned, it must be an input of a graph or a function. ``producer`` and ``index`` are ``None``. When the value is owned by a node, it is an output of the node. The node that produces the value can be accessed with :meth:`producer`. The index of the output of the node that produces the value can be accessed with :meth:`index`. To find all the nodes that use this value as an input, call :meth:`uses`. To check if the value is an output of a graph, call :meth:`is_graph_output`. Attributes: name: The name of the value. A value is always named when it is part of a graph. shape: The shape of the value. type: The type of the value. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. doc_string: Documentation string. const_value: The constant tensor is the value constant. """ name: str shape: ShapeProtocol | None type: TypeProtocol | None metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] doc_string: str | None const_value: TensorProtocol | None def producer(self) -> NodeProtocol | None: """The node that produces this value.""" ... def index(self) -> int | None: """The index of the output of the node that produces this value.""" ... def uses(self) -> Collection[tuple[NodeProtocol, int]]: """The set of (node, input_index) with node being those that use this value as an input.""" ... def is_graph_output(self) -> bool: """Whether this value is an output of a graph.""" ... @typing.runtime_checkable class NodeProtocol(Protocol): """Protocol for nodes. A node represents an invocation of an operation on the :class:`Value` s in the computational graph. A node can be optionally named. A name should typically be assigned when the node is added to a graph. :attr:`domain`, :attr:`op_type`, and :attr:`overload` together uniquely identify the operator, and are always strings. For ONNX operators, :attr:`domain` and :attr:`overload` are both empty strings. :attr:`inputs` and :attr:`outputs` are the input and output values of the node. :attr:`attributes` are the attributes of the node. The attributes are stored in an ordered dictionary to preserve the order of the attributes. This is a deviation from the current ONNX spec where attributes are unordered, but it is helpful for tools that rely on the order of the attributes, e.g. those converting to and from Python function keyword arguments. :attr:`version` is unique to the IR and is not specified in the ONNX spec. This allows the IR to represent a graph with mixed opset versions. Deserializers should decide how to reconcile the different versions within the graph. A typical graph will have a single version, declared in the :class:`Graph` object and the nodes will have ``None`` as the version. Attributes: domain: The domain of the operator. E.g. ``""`` for ONNX operators. op_type: The operator name. overload: The overload name when the node is invoking a function. inputs: Input values. outputs: Output values. attributes: The attributes of the operator. version: The version of the operator. doc_string: Documentation string. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ name: str | None domain: str op_type: str overload: str inputs: Sequence[ValueProtocol] outputs: Sequence[ValueProtocol] attributes: OrderedDict[str, AttributeProtocol | ReferenceAttributeProtocol] version: int | None doc_string: str | None metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] def replace_input_with(self, index: int, value: ValueProtocol | None) -> None: """Set the input at the given index to the given value, replacing the original value.""" ... @typing.runtime_checkable class GraphProtocol(Protocol): """Protocol for graphs. Graph represents a computation graph. In addition to the ONNX specification specified fields, it also contains a mapping of :attr:`opset_imports`. This allows different subgraphs to import different opsets. It is the responsibility of the deserializer to reconcile the different opsets. The nodes are not guaranteed to be topologically sorted. But the iteration order should be deterministic across different runs. It is the responsibility of the user to maintain a topological order of the nodes. Note that there is not a ``node`` attribute in the Graph. The Graph can be seen as a Sequence of nodes and should be used as such. For example, to obtain all nodes as a list, call ``list(graph)``. Attributes: name: The name of the graph. inputs: The input values of the graph. outputs: The output values of the graph. initializers: The initializers in the graph. doc_string: Documentation string. opset_imports: Opsets imported by the graph. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ # TODO(justinchuby): Support quantization_annotation name: str | None inputs: MutableSequence[ValueProtocol] outputs: MutableSequence[ValueProtocol] initializers: MutableMapping[str, ValueProtocol] doc_string: str opset_imports: MutableMapping[str, int] metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] def __getitem__(self, index: int) -> NodeProtocol: ... def __len__(self) -> int: ... def __iter__(self) -> Iterator[NodeProtocol]: ... def __reversed__(self) -> Iterator[NodeProtocol]: ... # Mutation methods def append(self, node: NodeProtocol, /) -> None: """Append a node to the graph.""" ... def extend(self, nodes: Iterable[NodeProtocol], /) -> None: """Extend the graph with the given nodes.""" ... def remove(self, node: NodeProtocol, /) -> None: """Remove a node from the graph.""" ... def insert_after(self, node: NodeProtocol, new_nodes: Iterator[NodeProtocol], /) -> None: """Insert new nodes after the given node.""" ... def insert_before(self, node: NodeProtocol, new_nodes: Iterator[NodeProtocol], /) -> None: """Insert new nodes before the given node.""" ... def sort(self) -> None: """Topologically sort the nodes in the graph.""" ... @typing.runtime_checkable class GraphViewProtocol(Protocol): """Protocol for a read-only view on a graph. The GraphView is useful for analysis of a subgraph. It can be initialized with a subset of nodes from a :class:`Graph`. Creating GraphView does not change the ownership of the nodes, and so it is possible to create multiple GraphViews that contain the same nodes. Attributes: name: The name of the graph. inputs: The input values of the graph. outputs: The output values of the graph. initializers: The initializers in the graph. doc_string: Documentation string. opset_imports: Opsets imported by the graph. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ name: str | None inputs: Sequence[ValueProtocol] outputs: Sequence[ValueProtocol] initializers: Mapping[str, ValueProtocol] doc_string: str opset_imports: Mapping[str, int] metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] def __getitem__(self, index: int) -> NodeProtocol: ... def __len__(self) -> int: ... def __iter__(self) -> Iterator[NodeProtocol]: ... def __reversed__(self) -> Iterator[NodeProtocol]: ... @typing.runtime_checkable class ModelProtocol(Protocol): """Protocol for models. A model is a container for a graph and metadata. It is the top-level object that represents an ONNX model. Attributes: graph: The graph of the model. ir_version: The version of the IR. producer_name: The name of the producer. producer_version: The version of the producer. domain: The domain of the model. model_version: The version of the model. doc_string: Documentation string. functions: The functions defined in the model. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ graph: GraphProtocol ir_version: int producer_name: str | None producer_version: str | None domain: str | None model_version: int | None doc_string: str | None functions: MutableMapping[str, FunctionProtocol] # TODO(justinchuby): Add training_info opset_imports: MutableMapping[str, int] metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] @typing.runtime_checkable class AttributeProtocol(Protocol): """Protocol for ONNX attributes. Attributes: name: The name of the attribute. type: The type of the attribute. value: The value of the attribute. doc_string: Documentation string. """ name: str type: _enums.AttributeType value: Any doc_string: str | None @typing.runtime_checkable class ReferenceAttributeProtocol(Protocol): """Protocol for a reference attribute. A reference attribute can only appear inside the definition body of a function. Attributes: name: The name of the attribute. ref_attr_name: The name of the attribute definition this attribute refers to. type: The type of the attribute. doc_string: Documentation string. """ name: str ref_attr_name: str type: _enums.AttributeType doc_string: str | None @typing.runtime_checkable class SparseTensorProtocol(Protocol): values: TensorProtocol indices: TensorProtocol dims: Sequence[int] @typing.runtime_checkable class SymbolicDimProtocol(Protocol): """Value of a single symbolic/dynamic dimension in a shape. Attributes: value: The value of the dimension. """ value: str | None # TODO(justinchuby): Maybe support sympy @typing.runtime_checkable class ShapeProtocol(Protocol): """Protocol for ONNX shapes. A shape is a sequence of dimensions. Attributes: dims: The dimensions of the shape. """ dims: Sequence[int | SymbolicDimProtocol] def __len__(self) -> int: ... def __iter__(self) -> Iterator[int | SymbolicDimProtocol]: ... @typing.overload def __getitem__(self, index: int) -> int | SymbolicDimProtocol: ... @typing.overload def __getitem__(self, index: slice) -> tuple[int | SymbolicDimProtocol, ...]: ... def __setitem__( self, index: int, value: int | SymbolicDimProtocol | str | None ) -> None: ... def __eq__(self, other: object) -> bool: ... def __ne__(self, value: object) -> bool: ... def get_denotation(self, index: int) -> str | None: ... def set_denotation(self, index: int, denotation: str | None) -> None: ... def numpy(self) -> Sequence[int]: ... def rank(self) -> int: ... @typing.runtime_checkable class TypeProtocol(Protocol): """Protocol for ONNX tensors, Sequence tensors, Optional tensors and Sparse tensors. These three types of tensors share the same attribute "elem_type" so they are merged in the same interface. Unlike the ONNX TensorProto, shapes are not included in the type and should be stored in the :class:`Value`. Attributes: denotation: An optional denotation can be used to denote the whole type with a standard semantic description as to what is stored inside. Refer to https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/TypeDenotation.md#type-denotation-definition for pre-defined type denotations. elem_type: The type of its elements for nested types like Sequence[Optional] tensors. Or the DataType if the type is not nested. dtype: The data type of the tensor or the nested tensor. """ denotation: str | None elem_type: TypeProtocol | _enums.DataType dtype: _enums.DataType def __eq__(self, value: object, /) -> bool: ... @typing.runtime_checkable class MapTypeProtocol(Protocol): """Protocol for ONNX map types. TODO: This protocol is not yet implemented in the ONNX IR. """ key_type: typing.Literal[ _enums.DataType.STRING, _enums.DataType.INT64, _enums.DataType.INT32, _enums.DataType.INT16, _enums.DataType.INT8, _enums.DataType.UINT64, _enums.DataType.UINT32, _enums.DataType.UINT16, _enums.DataType.UINT8, ] value_type: _enums.DataType @typing.runtime_checkable class FunctionProtocol(Protocol): """Protocol for ONNX functions. Like a graph, a function can have nodes that are not topologically sorted. It is the responsibility of the user to maintain a topological order of the nodes. Note that there is not a ``node`` attribute in the Function. The Function can be seen as a Sequence of nodes and should be used as such. For example, to obtain all nodes as a list, call ``list(function)``. Attributes: name: The function name. domain: The domain this function is defined in. overload: The overload name when the function is overloaded. inputs: The input values of the function. attributes: The attributes this function defines. outputs: The output values of the function. opset_imports: Opsets imported by the function. doc_string: Documentation string. metadata_props: Metadata that will be serialized to the ONNX file. meta: Metadata store for graph transform passes. """ name: str domain: str overload: str inputs: Sequence[ValueProtocol] attributes: OrderedDict[str, AttributeProtocol] outputs: Sequence[ValueProtocol] doc_string: str opset_imports: MutableMapping[str, int] metadata_props: MutableMapping[str, str] meta: MutableMapping[str, Any] def __getitem__(self, index: int) -> NodeProtocol: ... def __len__(self) -> int: ... def __iter__(self) -> Iterator[NodeProtocol]: ... def __reversed__(self) -> Iterator[NodeProtocol]: ... def identifier(self) -> OperatorIdentifier: """Return the unique identifier of the function.""" ... # Mutation methods # End Block def append(self, node: NodeProtocol, /) -> None: """Append a node to the function.""" ... def extend(self, nodes: Iterable[NodeProtocol], /) -> None: """Extend the function with the given nodes.""" ... def remove(self, node: NodeProtocol, /) -> None: """Remove a node from the function.""" ... def insert_after(self, node: NodeProtocol, new_nodes: Iterator[NodeProtocol], /) -> None: """Insert new nodes after the given node.""" ... def insert_before(self, node: NodeProtocol, new_nodes: Iterator[NodeProtocol], /) -> None: """Insert new nodes before the given node.""" ... def sort(self) -> None: """Topologically sort the nodes in the function.""" ... microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_schemas.py000066400000000000000000000473351475371071500233450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import collections.abc import dataclasses import inspect import logging import types import typing from typing import Any, Iterator, Mapping, Optional, Sequence, TypeVar, Union import onnx import onnxscript from onnxscript import ir logger = logging.getLogger(__name__) # A special value to indicate that the default value is not specified class _Empty: def __repr__(self): return "_EMPTY_DEFAULT" _EMPTY_DEFAULT = _Empty() # Map from python type to corresponding ONNX AttributeProto type _PY_TYPE_TO_ATTR_TYPE = { float: ir.AttributeType.FLOAT, int: ir.AttributeType.INT, str: ir.AttributeType.STRING, bool: ir.AttributeType.INT, ir.Tensor: ir.AttributeType.TENSOR, ir.TensorProtocol: ir.AttributeType.TENSOR, ir.Graph: ir.AttributeType.GRAPH, ir.GraphProtocol: ir.AttributeType.GRAPH, } # Map from python type to corresponding ONNX AttributeProto type, # for repeated (i.e., list of) values _LIST_TYPE_TO_ATTR_TYPE = { float: ir.AttributeType.FLOATS, int: ir.AttributeType.INTS, str: ir.AttributeType.STRINGS, bool: ir.AttributeType.INTS, ir.Tensor: ir.AttributeType.TENSORS, ir.TensorProtocol: ir.AttributeType.TENSORS, ir.Graph: ir.AttributeType.GRAPHS, ir.GraphProtocol: ir.AttributeType.GRAPHS, } _ALL_VALUE_TYPES = ( {ir.TensorType(dtype) for dtype in ir.DataType} | {ir.SequenceType(ir.TensorType(dtype)) for dtype in ir.DataType} | {ir.OptionalType(ir.TensorType(dtype)) for dtype in ir.DataType} ) # TypeAnnotationValue represents the (value of) valid type-annotations recognized # by ONNX Script. Currently, it supports # - float, int, str (primitive attribute types) # - Sequence[float], Sequence[int], Sequence[str] (attribute types) # - Tensor types # - Sequence[Tensor] types # - Union of above 2 # - TypeVars with above bounds # - Above types with annotation attached TypeAnnotationValue = Any @dataclasses.dataclass(frozen=True) class TypeConstraintParam: """Type constraint for a parameter. Attributes: name: Name of the parameter. E.g. "TFloat" allowed_types: Allowed types for the parameter. """ name: str allowed_types: set[ir.TypeProtocol] description: str = "" def __hash__(self) -> int: return hash((self.name, tuple(self.allowed_types))) def __str__(self) -> str: allowed_types_str = " | ".join(str(t) for t in self.allowed_types) return f"{self.name}={allowed_types_str}" @classmethod def any_tensor(cls, name: str, description: str = "") -> TypeConstraintParam: return cls(name, {ir.TensorType(dtype) for dtype in ir.DataType}, description) @classmethod def any_value(cls, name: str, description: str = "") -> TypeConstraintParam: return cls(name, _ALL_VALUE_TYPES, description) # type: ignore[arg-type] @dataclasses.dataclass(frozen=True) class Parameter: """A formal parameter of an operator.""" name: str type_constraint: TypeConstraintParam required: bool variadic: bool default: Any = _EMPTY_DEFAULT # TODO: Add other properties too def __str__(self) -> str: type_str = self.type_constraint.name if self.has_default(): return f"{self.name}: {type_str} = {self.default}" return f"{self.name}: {type_str}" def has_default(self) -> bool: return self.default is not _EMPTY_DEFAULT @dataclasses.dataclass(frozen=True) class AttributeParameter: """A parameter in the function signature that represents an ONNX attribute.""" name: str type: ir.AttributeType required: bool default: ir.Attr | None = None def __str__(self) -> str: type_str = self.type.name if self.has_default(): return f"{self.name}: {type_str} = {self.default}" return f"{self.name}: {type_str}" def has_default(self) -> bool: return self.default is not None def _get_type_from_str( type_str: str, ) -> ir.TensorType | ir.SequenceType | ir.OptionalType: """Converter a type_str from ONNX OpSchema to ir.TypeProtocol. A type str has the form of "tensor(float)" or composite type like "seq(tensor(float))". """ # Split the type_str a sequence types and dtypes # 1. Remove the ending ")" striped = type_str.rstrip(")") # 2. Split the type_str by "(" type_parts = striped.split("(") # Convert the dtype to ir.DataType dtype = ir.DataType[type_parts[-1].upper()] # Create a place holder type first type_: ir.TypeProtocol = ir.TensorType(ir.DataType.UNDEFINED) # Construct the type for type_part in reversed(type_parts[:-1]): if type_part == "tensor": type_ = ir.TensorType(dtype) elif type_part == "seq": type_ = ir.SequenceType(type_) elif type_part == "optional": type_ = ir.OptionalType(type_) else: raise ValueError(f"Unknown type part: '{type_part}' in type '{type_str}'") return type_ # type: ignore[return-value] def _convert_formal_parameter( param: onnx.defs.OpSchema.FormalParameter, type_constraints: Mapping[str, TypeConstraintParam], ) -> Parameter: """Convert a formal parameter from ONNX OpSchema to Parameter.""" if param.type_str in type_constraints: type_constraint = type_constraints[param.type_str] else: # param.type_str can be a plain type like 'int64'. type_constraint = TypeConstraintParam( name=param.name, allowed_types={_get_type_from_str(param.type_str)}, ) return Parameter( name=param.name, type_constraint=type_constraint, required=param.option != onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Optional, variadic=param.option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Variadic, ) def _is_optional(type_: type) -> bool: """Returns whether a type_ is an Optional.""" origin_type = typing.get_origin(type_) if origin_type is Union and type(None) in typing.get_args(type_): # Python < 3.10 return True if origin_type is Optional: # Python >= 3.10 return True if ( hasattr(types, "UnionType") and origin_type is types.UnionType and type(None) in typing.get_args(type_) ): # Python >= 3.10 return True return False def _get_attr_type(type_: type) -> ir.AttributeType: """Obtain the type of the attribute from a Python class.""" try: if type_ in _PY_TYPE_TO_ATTR_TYPE: return _PY_TYPE_TO_ATTR_TYPE[type_] origin_type = typing.get_origin(type_) if origin_type is None: return ir.AttributeType.UNDEFINED if origin_type in ( collections.abc.Sequence, Sequence, typing.List, list, typing.Tuple, tuple, ): inner_type = typing.get_args(type_)[0] if inner_type in _LIST_TYPE_TO_ATTR_TYPE: return _LIST_TYPE_TO_ATTR_TYPE[inner_type] except TypeError: logger.warning("TypeError when checking %s.", type_, exc_info=True) return ir.AttributeType.UNDEFINED def _get_type_constraint_name(type_: TypeAnnotationValue) -> str | None: """Returns the name of the type constraint for a given type annotation. Args: type_: A Python type. Returns: The name of the type constraint if it is a TypeVar. - Prefixes the name with "Sequence_" if the type annotation is a Sequence[]. """ if isinstance(type_, TypeVar): return type_.__name__ if _is_optional(type_): subtypes = typing.get_args(type_) for subtype in subtypes: if subtype is type(None): continue type_param_name = _get_type_constraint_name(subtype) return type_param_name if type_param_name else None origin_type = typing.get_origin(type_) if isinstance(origin_type, type) and issubclass(origin_type, Sequence): subtypes = typing.get_args(type_) type_param_name = _get_type_constraint_name(subtypes[0]) return f"Sequence_{type_param_name}" if type_param_name else None return None def _get_allowed_types_from_type_annotation( type_: TypeAnnotationValue, ) -> set[ir.TypeProtocol]: """Obtain the allowed types from a type annotation.""" if type_ is onnxscript.onnx_types.TensorType: # Any tensor type return {ir.TensorType(dtype) for dtype in ir.DataType} allowed_types: set[ir.TypeProtocol] if isinstance(type_, TypeVar): allowed_types = set() if constraints := type_.__constraints__: for constraint in constraints: allowed_types.update(_get_allowed_types_from_type_annotation(constraint)) else: bound = type_.__bound__ if bound is None: allowed_types = _ALL_VALUE_TYPES # type: ignore[assignment] else: allowed_types.update(_get_allowed_types_from_type_annotation(bound)) return allowed_types if hasattr(type_, "dtype"): # A single tensor type like INT64, FLOAT, etc. return {ir.TensorType(ir.DataType(type_.dtype))} if _is_optional(type_): allowed_types = set() subtypes = typing.get_args(type_) for subtype in subtypes: if subtype is type(None): continue allowed_types.update(_get_allowed_types_from_type_annotation(subtype)) # NOTE: We do not consider dynamic optional types like optional(float) because they are not very useful. return allowed_types origin_type = typing.get_origin(type_) if origin_type is Union: allowed_types = set() subtypes = typing.get_args(type_) for subtype in subtypes: assert subtype is not type(None), ( "Union should not contain None type because it is handled by _is_optional." ) allowed_types.update(_get_allowed_types_from_type_annotation(subtype)) return allowed_types if isinstance(origin_type, type) and issubclass(origin_type, Sequence): subtypes = typing.get_args(type_) return { ir.SequenceType(t) for t in _get_allowed_types_from_type_annotation(subtypes[0]) } # Allow everything by default return _ALL_VALUE_TYPES # type: ignore[return-value] @dataclasses.dataclass class OpSignature: """Schema for an operator. Attributes: domain: Domain of the operator. E.g. "". name: Name of the operator. E.g. "Add". overload: Overload name of the operator. params: Input parameters. When the op is an ONNX function definition, the order is according to the function signature. This mean we can interleave ONNX inputs and ONNX attributes in the list. outputs: Output parameters. """ domain: str name: str overload: str params: Sequence[Parameter | AttributeParameter] outputs: Sequence[Parameter] params_map: Mapping[str, Parameter | AttributeParameter] = dataclasses.field( init=False, repr=False ) def __post_init__(self): self.params_map = {param.name: param for param in self.params} def get(self, name: str) -> Parameter | AttributeParameter: return self.params_map[name] def __contains__(self, name: str) -> bool: return name in self.params_map def __iter__(self) -> Iterator[Parameter | AttributeParameter]: return iter(self.params) def __str__(self) -> str: domain = self.domain or "''" # TODO: Double check the separator for overload overload = f"::{self.overload}" if self.overload else "" params = ", ".join(str(param) for param in self.params) outputs = ", ".join(str(param.type_constraint.name) for param in self.outputs) type_constraints = {} for param in self.params: if isinstance(param, Parameter): type_constraints[param.type_constraint.name] = param.type_constraint for param in self.outputs: type_constraints[param.type_constraint.name] = param.type_constraint type_constraints_str = ", ".join( str(type_constraint) for type_constraint in type_constraints.values() ) return f"{domain}::{self.name}{overload}({params}) -> ({outputs}) where {type_constraints_str}" @classmethod def from_op_schema(cls, op_schema: onnx.defs.OpSchema) -> OpSignature: """Produce an OpSignature from an ONNX OpSchema.""" type_constraints = { constraint.type_param_str: TypeConstraintParam( name=constraint.type_param_str, allowed_types={ _get_type_from_str(type_str) for type_str in constraint.allowed_type_strs }, description=constraint.description, ) for constraint in op_schema.type_constraints } params = [ _convert_formal_parameter(param, type_constraints) for param in op_schema.inputs ] for param in op_schema.attributes.values(): default_attr = ( ir.serde.deserialize_attribute(param.default_value) if param.default_value is not None else None ) if default_attr is not None: # Set the name of the default attribute because it may have a different name from the parameter default_attr.name = param.name params.append( AttributeParameter( name=param.name, type=ir.AttributeType(param.type), # type: ignore[arg-type] required=param.required, default=default_attr, # type: ignore[arg-type] ) ) outputs = [ _convert_formal_parameter(param, type_constraints) for param in op_schema.outputs ] return cls( domain=op_schema.domain, name=op_schema.name, overload="", params=params, outputs=outputs, ) @classmethod def from_function( cls, func, domain: str, name: str | None = None, overload: str = "" ) -> OpSignature: """Produce an OpSignature from a function using type annotation.""" py_signature = inspect.signature(func) # Not using inspect.get_annotations because typing.get_type_hints seems to handle more cases # https://github.com/python/cpython/issues/102405 type_hints = typing.get_type_hints(func) params: list[Parameter | AttributeParameter] = [] # Create a mapping from type to a unique name type_constraints: dict[str, TypeConstraintParam] = {} for param in py_signature.parameters.values(): if param.name not in type_hints: logger.warning( "Missing annotation for parameter '%s' from %s. Treating as an Input.", param.name, py_signature, ) type_constraint = TypeConstraintParam.any_value(f"T_{param.name}") type_constraints[param.name] = type_constraint params.append( Parameter( name=param.name, type_constraint=type_constraint, required=param.default is inspect.Parameter.empty, # TODO: Handle variadic variadic=False, default=param.default if param.default is not inspect.Parameter.empty else _EMPTY_DEFAULT, ) ) else: type_ = type_hints[param.name] if (attr_type := _get_attr_type(type_)) != ir.AttributeType.UNDEFINED: # Construct the default attribute if param.default is not inspect.Parameter.empty: # TODO: Use ir_convenience instead to handle int as float default = ir.Attr(param.name, attr_type, param.default) else: default = None params.append( AttributeParameter( name=param.name, type=attr_type, required=param.default is inspect.Parameter.empty, default=default, ) ) else: # Obtain the type constraint from the type annotation # 1. Get a type constraint name from the type annotation # If the type annotation is a TypeVar or Optional[TypeVar], get its name # Otherwise, name it T_{param.name} type_constraint_name = _get_type_constraint_name(type_) if type_constraint_name is None: type_constraint_name = f"T_{param.name}" # 2. If the type constraint param is already initialized, use it if type_constraint_name in type_constraints: type_constraint = type_constraints[type_constraint_name] else: # 3. Otherwise, create a new TypeConstraintParam type_constraint = TypeConstraintParam( name=type_constraint_name, allowed_types=_get_allowed_types_from_type_annotation(type_), ) type_constraints[type_constraint_name] = type_constraint # 4. Create Parameter params.append( Parameter( name=param.name, type_constraint=type_constraint, required=param.default is inspect.Parameter.empty, # TODO: Handle variadic variadic=False, default=param.default if param.default is not inspect.Parameter.empty else _EMPTY_DEFAULT, ) ) return_type = type_hints.get("return") outputs = [] if return_type is None: # No returns pass else: if typing.get_origin(return_type) is tuple: # Multiple returns return_types = typing.get_args(return_type) else: return_types = [return_type] # type: ignore[assignment] for i, return_type_i in enumerate(return_types): if ( return_param_name := _get_type_constraint_name(return_type_i) ) in type_constraints: type_constraint = type_constraints[return_param_name] else: return_param_name = f"TReturn{i}" type_constraint = TypeConstraintParam( name=return_param_name, allowed_types=_get_allowed_types_from_type_annotation(return_type_i), ) type_constraints[return_param_name] = type_constraint outputs.append( Parameter( name=return_param_name, type_constraint=type_constraint, required=True, variadic=False, default=_EMPTY_DEFAULT, ) ) return cls( domain=domain, name=name or func.__name__, overload=overload, params=params, outputs=outputs, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_schemas_test.py000066400000000000000000000146511475371071500243770ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest from typing import Any, Optional, Sequence, TypeVar, Union import parameterized import onnxscript import onnxscript.testing from onnxscript import FLOAT, INT64, ir from onnxscript.ir import _schemas _TestTypeVarConstraints = TypeVar("_TestTypeVarConstraints", INT64, FLOAT) _TestTypeVarOneBound = TypeVar("_TestTypeVarOneBound", bound=INT64) _TestTypeVarTwoBound = TypeVar("_TestTypeVarTwoBound", bound=Union[INT64, FLOAT]) class TypeConversionFunctionsTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ( "tensor_type_all", onnxscript.onnx_types.TensorType, {ir.TensorType(dtype) for dtype in ir.DataType}, ), ("tensor_type", INT64, {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}), ( "tensor_type_union", Union[INT64, FLOAT], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)}, ), ( "tensor_type_variadic_shape", INT64[...], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}, ), ("tensor_type_shape", INT64[10], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}), ( "type_var_constraints", _TestTypeVarConstraints, {ir.TensorType(ir.DataType.INT64), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)}, ), ( "type_bound_one", _TestTypeVarOneBound, {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}, ), ( "type_bound_two", _TestTypeVarTwoBound, {ir.TensorType(ir.DataType.INT64), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)}, ), ( "optional_tensor_type_all", Optional[onnxscript.onnx_types.TensorType], {ir.TensorType(dtype) for dtype in ir.DataType}, ), ( "optional_tensor_type", Optional[INT64], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}, ), ( "optional_tensor_type_union", Optional[Union[INT64, FLOAT]], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)}, ), ( "optional_tensor_type_variadic_shape", Optional[INT64[...]], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}, ), ( "optional_tensor_type_shape", Optional[INT64[10]], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}, ), ( "optional_type_var_constraints", Optional[_TestTypeVarConstraints], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)}, ), ( "optional_type_bound_one", Optional[_TestTypeVarOneBound], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64)}, ), ( "optional_type_bound_two", Optional[_TestTypeVarTwoBound], {ir.TensorType(ir.DataType.INT64), ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)}, ), ( "sequence_type_all", Sequence[onnxscript.onnx_types.TensorType], {ir.SequenceType(ir.TensorType(dtype)) for dtype in ir.DataType}, ), ( "sequence_type", Sequence[INT64], {ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64))}, ), ( "union_sequence_type", Union[Sequence[INT64], Sequence[FLOAT]], { ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64)), ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)), }, ), ( "sequence_type_variadic_shape", Sequence[INT64[...]], {ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64))}, ), ( "sequence_type_shape", Sequence[INT64[10]], {ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64))}, ), ( "sequence_type_var_constraints", Sequence[_TestTypeVarConstraints], { ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64)), ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)), }, ), ( "sequence_type_bound_one", Sequence[_TestTypeVarOneBound], {ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64))}, ), ( "sequence_type_bound_two", Sequence[_TestTypeVarTwoBound], { ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.INT64)), ir.SequenceType(ir.TensorType(ir.DataType.FLOAT)), }, ), ] ) def test_pytype_to_ir_type(self, _, pytype: Any, expected: set[ir.TypeProtocol]): self.assertEqual(_schemas._get_allowed_types_from_type_annotation(pytype), expected) # pylint: disable=protected-access @parameterized.parameterized.expand( [ ("type_var", _TestTypeVarConstraints, "_TestTypeVarConstraints"), ("type_var_bound", _TestTypeVarOneBound, "_TestTypeVarOneBound"), ( "optional_type_var", Optional[_TestTypeVarOneBound], "_TestTypeVarOneBound", ), ( "sequence_type_var", Sequence[_TestTypeVarOneBound], "Sequence__TestTypeVarOneBound", ), ("normal_type", INT64, None), ("union_type", Union[INT64, FLOAT], None), ("optional_type", Optional[INT64], None), ("sequence_type", Sequence[INT64], None), ("optional_sequence_type", Optional[Sequence[INT64]], None), ("optional_union_type", Optional[Union[INT64, FLOAT]], None), ] ) def test_get_type_constraint_name(self, _: str, pytype: Any, expected: str | None): self.assertEqual(_schemas._get_type_constraint_name(pytype), expected) # pylint: disable=protected-access if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_tape.py000066400000000000000000000077641475371071500226550ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Convenience methods for constructing the IR.""" # NOTE: This is a temporary solution for constructing the IR. It should be replaced # with a more permanent solution in the future. from __future__ import annotations from typing import Any, Iterable, Iterator, List, Mapping, Optional, Sequence, Tuple from onnxscript import ir from onnxscript.ir import _convenience class Tape(Iterable[ir.Node]): """A tape for recording nodes that are created.""" def __init__(self) -> None: self._nodes: list[ir.Node] = [] self._initializers: list[ir.Value] = [] def __iter__(self) -> Iterator[ir.Node]: return iter(self._nodes) @property def nodes(self) -> Sequence[ir.Node]: return tuple(self._nodes) @property def initializers(self) -> Sequence[ir.Value]: return tuple(self._initializers) def op( self, op_type: str, inputs: Sequence[ir.Value | None], attributes: Mapping[str, _convenience.SupportedAttrTypes] | None = None, domain: str = "", ) -> ir.Value: if attributes is None: attrs: Sequence[ir.Attr | ir.RefAttr] = () else: attrs = _convenience.convert_attributes(attributes) node = ir.Node(domain, op_type, inputs, attributes=attrs, num_outputs=1) self._nodes.append(node) return node.outputs[0] def op_multi_output( self, op_type: str, inputs: Sequence[ir.Value | None], attributes: Mapping[str, _convenience.SupportedAttrTypes] | None = None, *, num_outputs: int, domain: str = "", ) -> Sequence[ir.Value]: if attributes is None: attrs: Sequence[ir.Attr | ir.RefAttr] = () else: attrs = _convenience.convert_attributes(attributes) node = ir.Node(domain, op_type, inputs, attributes=attrs, num_outputs=num_outputs) self._nodes.append(node) return node.outputs def initializer(self, tensor: ir.TensorProtocol, name: str | None = None) -> ir.Value: name = name or tensor.name if name is None: raise ValueError("Name must be provided for initializer.") shape = ir.Shape((d if isinstance(d, int) else d.value) for d in tensor.shape.dims) value = ir.Value( name=name, shape=shape, type=ir.TensorType(tensor.dtype), const_value=tensor ) self._initializers.append(value) return value # A type representing the domains/versions used in creating nodes in IR. UsedOpsets = List[Tuple[str, Optional[int]]] class Builder(Tape): """An extension of the tape that provides a more convenient API for constructing the IR.""" def __init__(self): super().__init__() self._used_opsets: UsedOpsets = [] def __getattr__(self, op_type: str) -> Any: return lambda *args, **kwargs: self._make_node(op_type, args, kwargs) def _make_node(self, op_type: str, inputs: Sequence[ir.Value], kwargs: dict[str, Any]): domain = kwargs.pop("_domain", "") version = kwargs.pop("_version", None) outputs = kwargs.pop("_outputs", 1) if isinstance(outputs, Sequence): num_outputs = len(outputs) else: assert isinstance(outputs, int) num_outputs = outputs self._used_opsets.append((domain, version)) if num_outputs == 1: value = super().op(op_type, inputs=inputs, attributes=kwargs, domain=domain) if isinstance(outputs, Sequence): value.name = outputs[0] return value values = super().op_multi_output( op_type, inputs=inputs, attributes=kwargs, domain=domain, num_outputs=num_outputs ) if isinstance(outputs, Sequence): for value, name in zip(values, outputs): value.name = name return values @property def used_opsets(self) -> UsedOpsets: return self._used_opsets microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_type_casting.py000066400000000000000000000063431475371071500244050ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Numpy utilities for non-native type operation.""" # TODO(justinchuby): Upstream the logic to onnx from __future__ import annotations import typing from typing import Sequence import ml_dtypes import numpy as np if typing.TYPE_CHECKING: import numpy.typing as npt def pack_int4(array: np.ndarray) -> npt.NDArray[np.uint8]: """Convert a numpy array to flatten, packed int4/uint4. Elements must be in the correct range.""" # Create a 1D copy array_flat = array.ravel().view(np.uint8).copy() size = array.size odd_sized = size % 2 == 1 if odd_sized: array_flat.resize([size + 1], refcheck=False) array_flat &= 0x0F array_flat[1::2] <<= 4 return array_flat[0::2] | array_flat[1::2] # type: ignore[return-type] def _unpack_uint4_as_uint8( data: npt.NDArray[np.uint8], dims: Sequence[int] ) -> npt.NDArray[np.uint8]: """Convert a packed uint4 array to unpacked uint4 array represented as uint8. Args: data: A numpy array. dims: The dimensions are used to reshape the unpacked buffer. Returns: A numpy array of int8/uint8 reshaped to dims. """ result = np.empty([data.size * 2], dtype=data.dtype) array_low = data & np.uint8(0x0F) array_high = data & np.uint8(0xF0) array_high >>= np.uint8(4) result[0::2] = array_low result[1::2] = array_high if result.size == np.prod(dims) + 1: # handle single-element padding due to odd number of elements result = result[:-1] result.resize(dims, refcheck=False) return result def unpack_uint4( data: npt.NDArray[np.uint8], dims: Sequence[int] ) -> npt.NDArray[ml_dtypes.uint4]: """Convert a packed uint4 array to unpacked uint4 array represented as uint8. Args: data: A numpy array. dims: The dimensions are used to reshape the unpacked buffer. Returns: A numpy array of int8/uint8 reshaped to dims. """ return _unpack_uint4_as_uint8(data, dims).view(ml_dtypes.uint4) def _extend_int4_sign_bits(x: npt.NDArray[np.uint8]) -> npt.NDArray[np.int8]: """Extend 4-bit signed integer to 8-bit signed integer.""" return np.where((x >> 3) == 0, x, x | 0xF0).astype(np.int8) def unpack_int4( data: npt.NDArray[np.uint8], dims: Sequence[int] ) -> npt.NDArray[ml_dtypes.int4]: """Convert a packed (signed) int4 array to unpacked int4 array represented as int8. The sign bit is extended to the most significant bit of the int8. Args: data: A numpy array. dims: The dimensions are used to reshape the unpacked buffer. Returns: A numpy array of int8 reshaped to dims. """ unpacked = _unpack_uint4_as_uint8(data, dims) return _extend_int4_sign_bits(unpacked).view(ml_dtypes.int4) def unpack_float4e2m1( data: npt.NDArray[np.uint8], dims: Sequence[int] ) -> npt.NDArray[ml_dtypes.float4_e2m1fn]: """Convert a packed float4e2m1 array to unpacked float4e2m1 array. Args: data: A numpy array. dims: The dimensions are used to reshape the unpacked buffer. Returns: A numpy array of float32 reshaped to dims. """ return _unpack_uint4_as_uint8(data, dims).view(ml_dtypes.float4_e2m1fn) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/_type_casting_test.py000066400000000000000000000030351475371071500254370ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np import parameterized from onnxscript.ir import _type_casting class TypeCastingTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ("signed", np.int8), ("unsigned", np.uint8), ] ) def test_pack_int4_even_sized_array(self, _: str, dtype): array = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=dtype) expected = np.array([0x21, 0x43, 0x65, 0x87], dtype=np.uint8) actual = _type_casting.pack_int4(array) np.testing.assert_array_equal(actual, expected) @parameterized.parameterized.expand( [ ("signed", np.int8), ("unsigned", np.uint8), ] ) def test_pack_int4_odd_sized_array(self, _: str, dtype): array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=dtype) expected = np.array([0x21, 0x43, 0x5], dtype=np.uint8) actual = _type_casting.pack_int4(array) np.testing.assert_array_equal(actual, expected) @parameterized.parameterized.expand( [ ("signed", np.int8), ("unsigned", np.uint8), ] ) def test_pack_int4_returns_flatten_array(self, _: str, dtype): array = np.array([[[1, 2, 3, 4, 5]]], dtype=dtype) expected = np.array([0x21, 0x43, 0x5], dtype=np.uint8) actual = _type_casting.pack_int4(array) np.testing.assert_array_equal(actual, expected) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/convenience.py000066400000000000000000000014601475371071500240440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Convenience methods for constructing and manipulating the IR.""" from __future__ import annotations __all__ = [ "convert_attribute", "convert_attributes", "replace_all_uses_with", "replace_nodes_and_values", ] from onnxscript.ir._convenience import ( convert_attribute, convert_attributes, replace_all_uses_with, replace_nodes_and_values, ) # NOTE: Do not implement any other functions in this module. # implement them in the _convenience module and import them here instead. def __set_module() -> None: """Set the module of all functions in this module to this public module.""" global_dict = globals() for name in __all__: global_dict[name].__module__ = __name__ __set_module() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/external_data.py000066400000000000000000000376701475371071500243770ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """External data related utilities.""" from __future__ import annotations __all__ = [ "set_base_dir", "unload_from_model", "load_to_model", "convert_tensors_to_external", "convert_tensors_from_external", ] import dataclasses import logging import os from typing import Iterator, Sequence from onnxscript.ir import _core, _enums, _protocols from onnxscript.ir import traversal as _traversal from onnxscript.ir._polyfill import zip # Note: If needed in future, add these as parameters to the function calls # align_offset: Offset will always be page aligned and alloction granularity aligned for mmap support. This is done by padding previous tensor data with zeros keeping same length. Tensor data will be aligned if > align_threshold _ALIGN_OFFSET = True # align_threshold: Alignment threshold for size of data. Having a low threshold will waste file space for small initializers. Only when tensor's data is > the page_align_threshold it will be force aligned. _ALIGN_THRESHOLD = 1048576 # 1MB # allocation_granularity: The allocation Granularity for mmap() support. Typically 64KB for Windows & 4KB for other OSes. _ALLOCATION_GRANULARITY = 65536 # 64KB logger = logging.getLogger(__name__) @dataclasses.dataclass class _ExternalDataInfo: """ A class that stores information about a tensor that is to be stored as external data. Attributes: name: The name of the tensor that is to be stored as external data. offset: The offset is used to determine where exactly in the file the external data is written to. length: Stores the size of the tensor. """ name: str | None offset: int length: int def _all_tensors( graph: _core.Graph | _core.GraphView, include_attributes: bool = False ) -> Iterator[_protocols.TensorProtocol]: """Iterate over all tensors in the graph. Args: graph: The graph to traverse tensors on. include_attributes: Whether to include tensors in attributes. Yields: Tensors in the graph. """ # Yield all tensors in initializers for value in graph.initializers.values(): if value.const_value is not None: yield value.const_value if not include_attributes: return # Look at constant attributes in nodes for node in _traversal.RecursiveGraphIterator(graph): for attr in node.attributes.values(): if isinstance(attr, _core.RefAttr): continue if attr.type == _enums.AttributeType.TENSOR and attr.value is not None: yield attr.value elif attr.type == _enums.AttributeType.TENSORS and attr.value is not None: yield from attr.value def set_base_dir(graph: _core.Graph | _core.GraphView, base_dir: str | os.PathLike) -> None: """Set the base directory for external data in a graph. Args: graph: The graph to traverse tensors on. base_dir: The base directory. This is the directory where the ONNX file is. """ for tensor in _all_tensors(graph, include_attributes=True): if isinstance(tensor, _core.ExternalTensor): tensor.base_dir = base_dir def _external_tensor_to_memory_tensor( tensor: _protocols.TensorProtocol, ) -> _protocols.TensorProtocol: """Convert an external tensor to an in memory tensor. Args: tensor: An external tensor to load. base_dir: Path of base directory. relative_path: Path to which external data is to be stored, relative to the ONNX file. Returns: An ir.Tensor object with the data loaded into memory. """ if not isinstance(tensor, _core.ExternalTensor): raise TypeError(f"Expected ExternalTensor, got {type(tensor)}") # Copy the data as the .numpy() call references data from a file whose data is eventually modified tensor_data = tensor.numpy().copy() tensor.release() return _core.Tensor(tensor_data, name=tensor.name, dtype=tensor.dtype) def _compute_new_offset( current_offset: int, tensor_size: int, align_offset: bool = _ALIGN_OFFSET, align_threshold: int = _ALIGN_THRESHOLD, allocation_granularity: int = _ALLOCATION_GRANULARITY, ) -> int: """Compute the offset to align the tensor data based on the current offset. Args: current_offset: Current location in the file at which tensor data will be written to. tensor_size: Size of the tensor data to be written to file. align_offset: Offset will always be page aligned and alloction granularity aligned for mmap support. This is done by padding previous tensor data with zeros keeping same length. Tensor data will be aligned if > align_threshold align_threshold: Alignment threshold for size of data. Having a low threshold will waste file space for small initializers. Only when tensor's data is > the page_align_threshold it will be force aligned. allocation_granularity: The allocation Granularity for mmap() support. Typically 64KB for Windows & 4KB for other OSes. Returns: The updated offset value. """ if align_offset and tensor_size > align_threshold: alignment_factor = max(4096, allocation_granularity) # Align to the next page or alloc granularity return (current_offset + alignment_factor - 1) // alignment_factor * alignment_factor return current_offset def _compute_external_data_info( tensor: _protocols.TensorProtocol, current_offset: int, ) -> _ExternalDataInfo: """Capture information about a tensor that is to be stored as external data.""" tensor_size = tensor.nbytes # Calculate updated offset and align tensors current_offset = _compute_new_offset(current_offset, tensor_size) # Store offset and tensor size as ExternalDataInfo external_data_info = _ExternalDataInfo( tensor.name, current_offset, tensor_size, ) return external_data_info def _write_external_data( tensors: Sequence[_protocols.TensorProtocol], external_data_infos: Sequence[_ExternalDataInfo], file_path: str | os.PathLike, ) -> None: """Write tensor data to an external file according to information stored in ExternalDataInfo objects. Args: tensors: Tensors to be written as external data. external_data_infos: External data information stored for each tensor to be written as external data. file_path: Location to which external data is to be stored. """ assert len(tensors) == len(external_data_infos), ( "Number of tensors and external data infos should match" ) with open(file_path, "wb") as data_file: for tensor, tensor_info in zip(tensors, external_data_infos, strict=True): current_offset = tensor_info.offset assert tensor is not None raw_data = tensor.tobytes() if isinstance(tensor, _core.ExternalTensor): tensor.release() # Pad file to required offset if needed file_size = data_file.tell() if current_offset > file_size: data_file.write(b"\0" * (current_offset - file_size)) data_file.write(raw_data) def _create_external_tensor( tensor: _protocols.TensorProtocol, external_data_info: _ExternalDataInfo, base_dir: str | os.PathLike, relative_path: str | os.PathLike, ) -> _core.ExternalTensor: """Create external tensors from external data information. Args: tensor: Tensor to be converted to external tensor. external_data_info: External data information stored for the tensor to be written as external data. base_dir: Path of base directory. relative_path: Path to which external data is to be stored, relative to the ONNX file. Returns: External tensor created from the information. """ return _core.ExternalTensor( os.path.normpath(relative_path), external_data_info.offset, external_data_info.length, tensor.dtype, # type: ignore[arg-type] shape=tensor.shape, # type: ignore[arg-type] name=tensor.name, # type: ignore[arg-type] base_dir=os.path.normpath(base_dir), ) def convert_tensors_from_external( tensors: Sequence[_protocols.TensorProtocol], ) -> list[_protocols.TensorProtocol]: """Convert a sequence of external tensors to in-memory tensors. Args: tensors: External tensors to be converted to in-memory tensors. Returns: A list of in-memory tensors derived from a list of external tensors. """ return [_external_tensor_to_memory_tensor(tensor) for tensor in tensors] def convert_tensors_to_external( tensors: Sequence[_protocols.TensorProtocol], base_dir: str | os.PathLike, relative_path: str | os.PathLike, ) -> list[_core.ExternalTensor]: """Convert a sequence of any TensorProtocol tensors to external tensors. Existing external tensors are loaded to memory if they are referring to the same file path as the destination path. Args: tensors: Tensors to be converted to external tensors. They can be external tensors themselves. base_dir: Path of base directory. relative_path: Path to which external data is to be stored, relative to the ONNX file. Returns: A list of external tensors derived from a list of input tensors. The order should match the input tensor order. """ path = os.path.join(base_dir, relative_path) # Check if output path exists. Load pre-existing external data if it does. if os.path.exists(path): # Check if any tensor provided is using the destination file new_tensors = [] for tensor in tensors: if ( isinstance(tensor, _core.ExternalTensor) and os.path.exists(tensor.path) and os.path.samefile(path, tensor.path) ): # FIXME(shubhambhokare1): If there is a non-initializer tensor that # is referring to this file, that tensor is now invalid. # This is a special case we are ok not handling right now. new_tensors.append(_external_tensor_to_memory_tensor(tensor)) # Mark the original external tensor as invalid because it is now pointing # to a file that is going to be overwritten. tensor.invalidate() logger.warning( "External tensor %s is referring to the same file as the destination path. " "It has been invalidated because the data file is changed. To avoid this, " "save the external data to a different path or load the newly saved model back " "with ir.load().", tensor, ) else: new_tensors.append(tensor) tensors = new_tensors external_data_infos: list[_ExternalDataInfo] = [] # Sort all tensors based on tensor sizes, in order to avoid unnecessary alignment. # All the smaller tensors are written earlier and alignment is performed for the larger tensors. sorted_indices = sorted(range(len(tensors)), key=lambda i: tensors[i].nbytes) sorted_tensors = [tensors[i] for i in sorted_indices] # Compute external data information for each tensor and write to disk current_offset = 0 for tensor in sorted_tensors: external_info = _compute_external_data_info(tensor, current_offset) external_data_infos.append(external_info) current_offset = external_info.offset + external_info.length _write_external_data(sorted_tensors, external_data_infos, path) # Create external tensor objects external_tensors: list[_core.ExternalTensor] = [ _create_external_tensor(tensor, external_info, base_dir, relative_path) for tensor, external_info in zip(sorted_tensors, external_data_infos, strict=True) ] # Sort external_tensors based on original key order. So that it can match the input tensor order external_tensors = [ external_tensors[i] for i in sorted(range(len(external_tensors)), key=lambda i: sorted_indices[i]) ] return external_tensors def load_to_model(model: _core.Model) -> _core.Model: """Convert all external model initializers to memory tensors in-place. Args: model: Model to process. """ # TODO(justinchuby): Load attributes and initializers in subgraphs values_to_convert = [] for value in model.graph.initializers.values(): if value.const_value is None: # Filter out the uninitialized initializer values continue if isinstance(value.const_value, _core.ExternalTensor): values_to_convert.append(value) loaded_tensors = convert_tensors_from_external( [v.const_value for v in values_to_convert] # type: ignore[misc] ) for value, tensor in zip(values_to_convert, loaded_tensors, strict=True): value.const_value = tensor # Return the model because we may change the implementation to an out of place one # to keep the input unchanged return model def unload_from_model( model: _core.Model, base_dir: str | os.PathLike, relative_path: str | os.PathLike, *, size_threshold_bytes: int = 0, ) -> _core.Model: """Convert all initializers equal or above size_threshold_bytes to external tensors in-place and save data to a single data file. It should only replace the initializers in the model with external tensors and not make any other modifications to the model. If any existing external tensor references the provided :param:`external_data` path, it will be invalidated after the external data is overwritten. To obtain a valid model, use :func:`load` to load the newly saved model, or provide a different external data path that is not currently referenced by any tensors in the model. Args: model: Model to process. base_dir: Path the directory where the ONNX model file is. relative_path: Path to which external data is to be stored, relative to the ONNX file. E.g. "model.data" size_threshold_bytes: Save to external data if the tensor size in bytes is larger than this threshold. Returns: An ir.Model with all initializer data equal or above :param:`size_threshold_bytes` converted to external tensors. """ # In-memory or external tensors, if equal to or above the threshold, should be converted to or re-saved as external tensors initializers_to_become_external = [] # Existing external tensors, if below the threshold, should be loaded to memory initializers_to_load_to_memory = [] for value in model.graph.initializers.values(): if value.const_value is None: # Filter out the uninitialized initializer values continue if value.const_value.nbytes > size_threshold_bytes: initializers_to_become_external.append(value) elif isinstance(value.const_value, _core.ExternalTensor): initializers_to_load_to_memory.append(value) # Load to memory first, then convert to external tensors, because # the existing external tensors may be overwritten by the new external data memory_tensors = convert_tensors_from_external( [v.const_value for v in initializers_to_load_to_memory] # type: ignore[misc] ) external_tensors = convert_tensors_to_external( [v.const_value for v in initializers_to_become_external], # type: ignore[misc] base_dir=base_dir, relative_path=relative_path, ) # Replace the initializer values with external tensors and save the model for value, external_tensor in zip( initializers_to_become_external, external_tensors, strict=True ): value.const_value = external_tensor for value, memory_tensor in zip( initializers_to_load_to_memory, memory_tensors, strict=True ): value.const_value = memory_tensor # Return the model because we may change the implementation to an out of place one # to keep the input unchanged return model microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/external_data_test.py000066400000000000000000000517331475371071500254320ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import os import sys import tempfile import typing import unittest import numpy as np import onnx import onnx.external_data_helper from onnxscript import ir from onnxscript.ir import external_data class ExternalDataTest(unittest.TestCase): def test_set_base_dir_sets_base_dir_for_all_external_tensors(self): attr_tensor = onnx.helper.make_tensor( name="test_constant", data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[1], vals=b"\x01\x00\x00\x00", raw=True, ) graph = onnx.helper.make_graph( nodes=[ onnx.helper.make_node( "Constant", [], ["test"], value=attr_tensor, ) ], name="test", inputs=[], outputs=[], initializer=[ onnx.helper.make_tensor( name="test_tensor", data_type=onnx.TensorProto.FLOAT, dims=[1], vals=b"\x01\x00\x00\x00", raw=True, ), ], ) model_proto = onnx.helper.make_model(graph) onnx.external_data_helper.convert_model_to_external_data( model_proto, location="tempdir", size_threshold=0, convert_attribute=True ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) expected_dir = "something_else" external_data.set_base_dir(model.graph, expected_dir) initializer_tensor = model.graph.initializers["test_tensor"].const_value assert isinstance(initializer_tensor, ir.ExternalTensor) self.assertEqual(initializer_tensor.base_dir, expected_dir) attr_tensor = model.graph.node(0).attributes["value"].value self.assertEqual(attr_tensor.base_dir, expected_dir) class OffsetCalcTest(unittest.TestCase): """Test the offset calculation for the external tensor class.""" def test_align_offset_false(self): # Tensor size > Align Threshold current_offset = 20000 tensor_size = 1048 new_offset = external_data._compute_new_offset( # pylint: disable=protected-access current_offset, tensor_size, align_offset=False ) self.assertEqual(current_offset, new_offset) def test_align_with_small_align_threshold(self): # Tensor size < Align Threshold current_offset = 20000 tensor_size = 1048 new_offset = external_data._compute_new_offset( # pylint: disable=protected-access current_offset, tensor_size, align_threshold=1000, ) self.assertNotEqual(current_offset, new_offset) def test_align_with_large_align_threshold(self): # Tensor size > Align Threshold current_offset = 20000 tensor_size = 1048 new_offset = external_data._compute_new_offset( # pylint: disable=protected-access current_offset, tensor_size, ) self.assertEqual(current_offset, new_offset) def test_allocation_granularity_diff(self): # Tensor size > Align Threshold current_offset = 20000 tensor_size = 1048577 new_offset_1 = external_data._compute_new_offset( # pylint: disable=protected-access current_offset, tensor_size, allocation_granularity=4000, ) new_offset_2 = external_data._compute_new_offset( # pylint: disable=protected-access current_offset, tensor_size, ) self.assertNotEqual(current_offset, new_offset_1) self.assertNotEqual(current_offset, new_offset_2) self.assertNotEqual(new_offset_1, new_offset_2) class OffloadExternalTensorTest(unittest.TestCase): """Test the memory mapped external tensor class.""" def setUp(self): # File paths if sys.version_info[:2] >= (3, 10): self.temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory(ignore_cleanup_errors=True) # pylint: disable=consider-using-with else: self.temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # pylint: disable=consider-using-with self.external_data_name = "external_tensors.bin" self.base_path = self.temp_dir.name self.ext_data_1 = "external_data_1.bin" self.ext_data_2 = "external_data_2.bin" # Data for the tensors self.data = np.random.rand(2, 42).astype(np.float32) self.data_other = np.random.rand(2, 42).astype(np.float32) self.data_float16 = np.random.rand(2, 42).astype(np.float16) self.data_ext1_1 = np.random.rand(1, 42).astype(np.float32) self.data_ext1_2 = np.random.rand(4, 42).astype(np.float16) self.data_ext2_1 = np.random.rand(5, 42).astype(np.float16) self.custom_data = np.random.rand(3, 42).astype(np.float32) # Model Assignments self.model = self._simple_model() self.model_with_external_data_same_path = self._model_with_external_data_same_path() self.model_with_external_data_diff_path = self._model_with_external_data_diff_path() self.model_with_custom_tensor_class = self._model_with_custom_tensor_class() self.model_with_mixed_external_data = self._model_with_mixed_external_data() def tearDown(self) -> None: # Handle exceptions for windows and python versions < 3.10 try: self.temp_dir.cleanup() except PermissionError as e: print(f"PermissionError: {e}") except FileNotFoundError as e: print(f"FileNotFoundError: {e}") except Exception as e: # pylint: disable=broad-exception-caught print(f"An unexpected error occurred: {e}") def _simple_model(self) -> ir.Model: tensor1 = ir.Tensor( self.data, dtype=ir.DataType.FLOAT, shape=ir.Shape(self.data.shape), name="tensor1", ) tensor2 = ir.Tensor( self.data_float16, dtype=ir.DataType.FLOAT16, shape=ir.Shape(self.data_float16.shape), name="tensor2", ) node_0 = ir.Node( "", "Op_0", inputs=[ir.Input("input_0"), ir.Input("input_1")], num_outputs=2, name="node_0", ) node_1 = ir.Node( "", "Op_1", inputs=[node_0.outputs[0]], num_outputs=1, name="node_1", ) graph = ir.Graph( inputs=node_0.inputs, # type: ignore outputs=[node_1.outputs[0]], initializers=[ ir.Value(name="tensor1", const_value=tensor1), ir.Value(name="tensor2", const_value=tensor2), ], # Unsorted nodes nodes=[node_1, node_0], name="test_graph", ) model = ir.Model(graph, ir_version=8) return model def _setup_custom_tensor_class(self, name, value): class CustomTensorType(ir.TensorProtocol): def __init__( self, value: np.ndarray, ): self.name = name self._raw = value if isinstance(value, np.ndarray): self._dtype = ir._enums.DataType.from_numpy(value.dtype) self._shape = ir.Shape(getattr(value, "shape"), frozen=True) # noqa: B009 @property def dtype(self) -> ir._enums.DataType: """The data type of the tensor. Immutable.""" return self._dtype @property def shape(self) -> ir.Shape: """The shape of the tensor. Immutable.""" return self._shape @property def nbytes(self) -> int: return len(self.tobytes()) def __array__(self, dtype: typing.Any = None) -> np.ndarray: if isinstance(self._raw, np.ndarray): return self._raw else: return TypeError def numpy(self) -> np.ndarray: return self._raw def tobytes(self) -> bytes: if isinstance(self._raw, np.ndarray): return self._raw.tobytes() else: return TypeError return CustomTensorType(value) def _model_with_external_data_same_path(self) -> ir.Model: model = self._simple_model() raw_data = self.data_other.tobytes() # Save the data to disk file_path = os.path.join(self.base_path, self.external_data_name) with open(file_path, "wb") as f: f.write(raw_data) tensor_same_file = ir.ExternalTensor( location=self.external_data_name, offset=0, length=len(raw_data), dtype=ir.DataType.FLOAT, name="tensor_same_file", shape=ir.Shape(self.data_other.shape), base_dir=self.base_path, ) model.graph.initializers["tensor_same_file"] = ir.Value( name="tensor_same_file", const_value=tensor_same_file ) return model def _model_with_external_data_diff_path(self) -> ir.Model: model = self._simple_model() # File 1 file_path_1 = os.path.join(self.base_path, self.ext_data_1) with open(file_path_1, "wb") as f: f.write(self.data_ext1_1.tobytes()) f.write(self.data_ext1_2.tobytes()) tensor_ext1_1 = ir.ExternalTensor( location=self.ext_data_1, offset=0, length=len(self.data_ext1_1.tobytes()), dtype=ir.DataType.FLOAT, name="tensor_ext1_1", shape=ir.Shape(self.data_ext1_1.shape), base_dir=self.base_path, ) tensor_ext1_2 = ir.ExternalTensor( location=self.ext_data_1, offset=len(self.data_ext1_1.tobytes()), length=len(self.data_ext1_2.tobytes()), dtype=ir.DataType.FLOAT16, name="tensor_ext1_2", shape=ir.Shape(self.data_ext1_2.shape), base_dir=self.base_path, ) # File 2 file_path_2 = os.path.join(self.base_path, self.ext_data_2) with open(file_path_2, "wb") as f: f.write(self.data_ext2_1.tobytes()) tensor_ext2_1 = ir.ExternalTensor( location=self.ext_data_2, offset=0, length=len(self.data_ext2_1.tobytes()), dtype=ir.DataType.FLOAT16, name="tensor_ext2_1", shape=ir.Shape(self.data_ext2_1.shape), base_dir=self.base_path, ) model.graph.initializers["tensor_ext1_1"] = ir.Value( name="tensor_ext1_1", const_value=tensor_ext1_1 ) model.graph.initializers["tensor_ext1_2"] = ir.Value( name="tensor_ext1_2", const_value=tensor_ext1_2 ) model.graph.initializers["tensor_ext2_1"] = ir.Value( name="tensor_ext2_1", const_value=tensor_ext2_1 ) return model def _model_with_custom_tensor_class(self) -> ir.Model: model = self._simple_model() custom_tensor = self._setup_custom_tensor_class("custom_tensor", self.custom_data) model.graph.initializers["custom_tensor"] = ir.Value( name="custom_tensor", const_value=custom_tensor ) return model def _model_with_mixed_external_data(self) -> ir.Model: model = self._simple_model() model_same_path = self.model_with_external_data_same_path model_diff_path = self.model_with_external_data_diff_path model_custom_tensor = self.model_with_custom_tensor_class model.graph.initializers["tensor_same_file"] = model_same_path.graph.initializers[ "tensor_same_file" ] model.graph.initializers["tensor_ext1_1"] = model_diff_path.graph.initializers[ "tensor_ext1_1" ] model.graph.initializers["tensor_ext1_2"] = model_diff_path.graph.initializers[ "tensor_ext1_2" ] model.graph.initializers["tensor_ext2_1"] = model_diff_path.graph.initializers[ "tensor_ext2_1" ] model.graph.initializers["custom_tensor"] = model_custom_tensor.graph.initializers[ "custom_tensor" ] return model def test_external_data_simple(self): model_with_external_data = external_data.unload_from_model( self.model, self.base_path, self.external_data_name ) external_tensor = model_with_external_data.graph.initializers["tensor1"].const_value external_tensor2 = model_with_external_data.graph.initializers["tensor2"].const_value self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) # Ensure repeated reads are consistent self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) def test_same_path_external_data(self): model_with_external_data = external_data.unload_from_model( self.model_with_external_data_same_path, self.base_path, self.external_data_name, ) external_tensor = model_with_external_data.graph.initializers["tensor1"].const_value external_tensor2 = model_with_external_data.graph.initializers["tensor2"].const_value external_tensor3 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_same_file" ].const_value self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.data_other.tobytes()) # Ensure repeated reads are consistent self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.data_other.tobytes()) def test_external_data_diff_paths(self): model_with_external_data = external_data.unload_from_model( self.model_with_external_data_diff_path, self.base_path, self.external_data_name, ) external_tensor = model_with_external_data.graph.initializers["tensor1"].const_value external_tensor2 = model_with_external_data.graph.initializers["tensor2"].const_value external_tensor3 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_ext1_1" ].const_value external_tensor4 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_ext1_2" ].const_value external_tensor5 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_ext2_1" ].const_value self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.data_ext1_1.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor4.numpy().tobytes(), self.data_ext1_2.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor5.numpy().tobytes(), self.data_ext2_1.tobytes()) # Ensure repeated reads are consistent self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.data_ext1_1.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor4.numpy().tobytes(), self.data_ext1_2.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor5.numpy().tobytes(), self.data_ext2_1.tobytes()) def test_custom_tensor_in_initializers(self): model_with_external_data = external_data.unload_from_model( self.model_with_custom_tensor_class, self.base_path, self.external_data_name, ) external_tensor = model_with_external_data.graph.initializers["tensor1"].const_value external_tensor2 = model_with_external_data.graph.initializers["tensor2"].const_value external_tensor3 = model_with_external_data.graph.initializers[ "custom_tensor" ].const_value self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.custom_data.tobytes()) # Ensure repeated reads are consistent self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.custom_data.tobytes()) def test_mixed_external_data(self): model_with_external_data = external_data.unload_from_model( self.model_with_mixed_external_data, self.base_path, self.external_data_name ) external_tensor = model_with_external_data.graph.initializers["tensor1"].const_value external_tensor2 = model_with_external_data.graph.initializers["tensor2"].const_value external_tensor3 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_same_file" ].const_value external_tensor4 = model_with_external_data.graph.initializers[ "custom_tensor" ].const_value external_tensor5 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_ext1_1" ].const_value external_tensor6 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_ext1_2" ].const_value external_tensor7 = model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_ext2_1" ].const_value self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.data_other.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor4.numpy().tobytes(), self.custom_data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor5.numpy().tobytes(), self.data_ext1_1.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor6.numpy().tobytes(), self.data_ext1_2.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor7.numpy().tobytes(), self.data_ext2_1.tobytes()) # Ensure repeated reads are consistent self.assertEqual(external_tensor.numpy().tobytes(), self.data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor2.numpy().tobytes(), self.data_float16.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor3.numpy().tobytes(), self.data_other.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor4.numpy().tobytes(), self.custom_data.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor5.numpy().tobytes(), self.data_ext1_1.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor6.numpy().tobytes(), self.data_ext1_2.tobytes()) self.assertEqual(external_tensor7.numpy().tobytes(), self.data_ext2_1.tobytes()) def test_external_data_sorted(self): model_with_external_data = external_data.unload_from_model( self.model_with_mixed_external_data, self.base_path, self.external_data_name, ) file_path = os.path.join(self.base_path, self.external_data_name) expected_tensor_order = [ model_with_external_data.graph.initializers["tensor2"].const_value.tobytes(), model_with_external_data.graph.initializers["tensor_ext1_1"].const_value.tobytes(), model_with_external_data.graph.initializers["tensor1"].const_value.tobytes(), model_with_external_data.graph.initializers[ "tensor_same_file" ].const_value.tobytes(), model_with_external_data.graph.initializers["tensor_ext1_2"].const_value.tobytes(), model_with_external_data.graph.initializers["tensor_ext2_1"].const_value.tobytes(), model_with_external_data.graph.initializers["custom_tensor"].const_value.tobytes(), ] sorted_tensor_order = [ self.data_float16.tobytes(), self.data_ext1_1.tobytes(), self.data.tobytes(), self.data_other.tobytes(), self.data_ext1_2.tobytes(), self.data_ext2_1.tobytes(), self.custom_data.tobytes(), ] with open(file_path, "r+b") as data_file: current_offset = 0 for i, tensor_bytes in enumerate(sorted_tensor_order): data_file.seek(current_offset) tensor_length = len(tensor_bytes) tensor_data = data_file.read(tensor_length) current_offset += tensor_length self.assertEqual(tensor_data, tensor_bytes) self.assertEqual(tensor_data, expected_tensor_order[i]) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/passes/000077500000000000000000000000001475371071500224735ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/passes/__init__.py000066400000000000000000000012131475371071500246010ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. __all__ = [ "PassBase", "PassResult", "PassManager", # Errors "InvariantError", "PreconditionError", "PostconditionError", "PassError", ] from onnxscript.ir.passes._pass_infra import ( InvariantError, PassBase, PassError, PassManager, PassResult, PostconditionError, PreconditionError, ) def __set_module() -> None: """Set the module of all functions in this module to this public module.""" global_dict = globals() for name in __all__: global_dict[name].__module__ = __name__ __set_module() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/passes/_pass_infra.py000066400000000000000000000123731475371071500253370ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # # This module implements some APIs described in # https://pytorch.org/executorch/stable/compiler-custom-compiler-passes.html # for the ONNX IR. # The classes {PassResult and PassManager} are derived from # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/1e47c7b11b312b47a621efd547f5c90081f0d9cb/torch/fx/passes/infra/pass_base.py#L12 # and # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/1e47c7b11b312b47a621efd547f5c90081f0d9cb/torch/fx/passes/infra/pass_manager.py#L147 # The original code is licensed under the PyTorch License https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/LICENSE """Passes infrastructure for the IR.""" from __future__ import annotations import dataclasses import logging from typing import Sequence __all__ = [ "PassBase", "PassManager", "PassResult", # Errors "InvariantError", "PreconditionError", "PostconditionError", "PassError", ] import abc from onnxscript import ir logger = logging.getLogger(__name__) class InvariantError(Exception): """Raised when an invariant is violated.""" class PreconditionError(InvariantError): """Raised when a precondition is violated.""" class PostconditionError(InvariantError): """Raised when a postcondition is violated.""" class PassError(RuntimeError): """Raised when an error occurs during a pass.""" @dataclasses.dataclass class PassResult: """Result of a pass. Attributes: model: The transformed model. modified: Whether the model was modified. """ model: ir.Model modified: bool class PassBase(abc.ABC): """Base class for all passes. Class attributes: in_place: Whether the pass modifies the model in place. """ in_place: bool = True def __call__(self, model: ir.Model) -> PassResult: return self.call(model) @abc.abstractmethod def call(self, model: ir.Model) -> PassResult: """The main entry point for the pass.""" ... def requires(self, model: ir.Model) -> None: """Pre-conditions for the pass. This is optional to implement, will be called before call() if run by a pass manager. """ del model # Unused def ensures(self, model: ir.Model) -> None: """Post-conditions for the pass. This is optional to implement, will be called after call() if run by a pass manager. """ del model # Unused class PassManager: """Pass manager for the IR. The PassManager is a callable that runs a sequence of passes on a model. Attributes: passes: The passes to run. check_invariants: Whether to check invariants before and after each pass. steps: The number of times to run the passes. """ def __init__( self, passes: Sequence[PassBase], check_invariants: bool = False, steps: int = 1, ): # TODO(justinchuby): Implement constraints self.passes = list(passes) self.check_invariants = check_invariants self.steps = steps def __call__(self, model: ir.Model) -> PassResult: """Run the set of passes `steps` number of times or until the graph stops changing.""" overall_modified = False for step in range(self.steps): step_result = self._run_one_step(model, step) model = step_result.model modified = step_result.modified overall_modified = overall_modified or modified # If the graph no longer changes, then we can stop running these passes if not modified: logger.info("PassManager: No more graph changes detected after step %s", step) break return PassResult(model, overall_modified) def _run_one_step(self, model: ir.Model, step: int) -> PassResult: modified = False for i, pass_ in enumerate(self.passes): logger.debug("Running the %s-th pass '%s', (step %s)", i, pass_, step) # 1. Check preconditions if self.check_invariants: try: pass_.requires(model) except Exception as e: raise PreconditionError(f"Pre-condition failed for {pass_}") from e # 2. Run the pass try: pass_result = pass_(model) except Exception as e: prev_pass_names = [str(p) for p in self.passes[:i]] raise PassError( f"An error occurred when running the '{pass_}' pass after the " f"following passes: {prev_pass_names} during step {step}" ) from e if not isinstance(pass_result, PassResult): raise TypeError( f"The result of the pass {pass_} should be type PassResult." "Please create one with ir.passes.PassResult()." ) model = pass_result.model modified = modified or pass_result.modified # 3. Check postconditions if self.check_invariants: try: pass_.ensures(model) except Exception as e: raise PostconditionError(f"Post-condition failed for {pass_}") from e return PassResult(model, modified) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/serde.py000066400000000000000000002014231475371071500226530ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Serialize and deserialize the intermediate representation to/from ONNX protos.""" # NOTES for developers: # NOTE: Do not import pathlib in the IR. It is slow. Use os.path methods instead. # # NOTE: Protobuf serialization # Initializing a protobuf message with initialized protobuf messages incurs # a copy and is slow. Instead, use proto.add() to add to a repeated field. # or initialize the message first and then set the fields if the fields are # plain Python objects. from __future__ import annotations import functools import typing __all__ = [ # Tensors "TensorProtoTensor", # Deserialization "from_proto", "deserialize_attribute", "deserialize_dimension", "deserialize_function", "deserialize_graph", "deserialize_metadata_props", "deserialize_model", "deserialize_node", "deserialize_opset_import", "deserialize_tensor", "deserialize_tensor_shape", "deserialize_type_proto_for_shape", "deserialize_type_proto_for_type", "deserialize_value_info_proto", # Serialization "to_proto", "serialize_attribute_into", "serialize_attribute", "serialize_dimension_into", "serialize_function_into", "serialize_function", "serialize_graph_into", "serialize_graph", "serialize_model_into", "serialize_model", "serialize_node_into", "serialize_node", "serialize_shape_into", "serialize_reference_attribute_into", "serialize_tensor_into", "serialize_tensor", "serialize_type_into", "serialize_type", "serialize_value_into", "serialize_value", "SerdeError", ] import collections import logging import os from typing import Any, Callable, List, Mapping, Sequence import numpy as np import onnx import onnx.external_data_helper from onnxscript.ir import _core, _enums, _metadata, _protocols, _type_casting if typing.TYPE_CHECKING: import google.protobuf.internal.containers as proto_containers import numpy.typing as npt logger = logging.getLogger(__name__) _PLEASE_CONTRIBUTE = ( "Please contribute by creating a PR at https://github.com/microsoft/onnxscript." ) _FUNCTION_VALUE_INFO_SUPPORTED_VERSION = ( 10 # ONNX IR version where value info in functions was introduced ) _T = typing.TypeVar("_T", bound=Callable[..., Any]) class SerdeError(RuntimeError): """Error during serialization or deserialization.""" def _capture_errors(arg_capturer: Callable[..., str]) -> Callable[[_T], _T]: """Decorator to capture errors and display the stack.""" def decorator(func: _T) -> _T: @functools.wraps(func) def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any: try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: raise SerdeError( f"Error calling {func.__name__} with: {arg_capturer(*args, **kwargs)}" ) from e return wrapper # type: ignore return decorator def _little_endian_dtype(dtype) -> np.dtype: """Create a small endian dtype on all platforms. This is useful because ONNX always stores raw_data in small endian. On big endian platforms, we still need to interpret the raw_data in small endian. """ return np.dtype(dtype).newbyteorder("<") def _unflatten_complex( array: npt.NDArray[np.float32 | np.float64], ) -> npt.NDArray[np.complex64 | np.complex128]: """Convert the real representation of a complex dtype to the complex dtype.""" return array[::2] + 1j * array[1::2] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.ModelProto) -> _core.Model: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.GraphProto) -> _core.Graph: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.NodeProto) -> _core.Node: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.TensorProto) -> _protocols.TensorProtocol: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.AttributeProto) -> _core.Attr: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.ValueInfoProto) -> _core.Value: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.TypeProto) -> _core.TypeAndShape: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.FunctionProto) -> _core.Function: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: onnx.TensorShapeProto) -> _core.Shape: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto( # type: ignore[overload-overlap] proto: onnx.TensorShapeProto.Dimension, ) -> tuple[int | _core.SymbolicDim, str | None]: ... @typing.overload def from_proto(proto: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto]) -> dict[str, int]: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def from_proto(proto: Sequence[onnx.StringStringEntryProto]) -> dict[str, str]: ... # type: ignore[overload-overlap] def from_proto(proto: object) -> object: """Deserialize an ONNX proto message to an IR object.""" if isinstance(proto, onnx.ModelProto): return deserialize_model(proto) if isinstance(proto, onnx.GraphProto): return deserialize_graph(proto) if isinstance(proto, onnx.NodeProto): return deserialize_node(proto) if isinstance(proto, onnx.TensorProto): return deserialize_tensor(proto) if isinstance(proto, onnx.AttributeProto): return deserialize_attribute(proto) if isinstance(proto, onnx.ValueInfoProto): return deserialize_value_info_proto(proto, None) if isinstance(proto, onnx.TypeProto): return _core.TypeAndShape( deserialize_type_proto_for_type(proto), deserialize_type_proto_for_shape(proto), ) if isinstance(proto, onnx.FunctionProto): return deserialize_function(proto) if isinstance(proto, onnx.TensorShapeProto): return deserialize_tensor_shape(proto) if isinstance(proto, onnx.TensorShapeProto.Dimension): return deserialize_dimension(proto) if isinstance(proto, Sequence) and all( isinstance(p, onnx.OperatorSetIdProto) for p in proto ): return deserialize_opset_import(proto) if isinstance(proto, Sequence) and all( isinstance(p, onnx.StringStringEntryProto) for p in proto ): return deserialize_metadata_props(proto) raise NotImplementedError( f"Deserialization of {type(proto)} in from_proto is not implemented. " "Use a specific ir.serde.deserialize* function instead." ) @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.ModelProtocol) -> onnx.ModelProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.GraphProtocol) -> onnx.GraphProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.NodeProtocol) -> onnx.NodeProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.TensorProtocol) -> onnx.TensorProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.AttributeProtocol) -> onnx.AttributeProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.ReferenceAttributeProtocol) -> onnx.AttributeProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.ValueProtocol) -> onnx.ValueInfoProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.TypeProtocol) -> onnx.TypeProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.FunctionProtocol) -> onnx.FunctionProto: ... # type: ignore[overload-overlap] @typing.overload def to_proto(ir_object: _protocols.GraphViewProtocol) -> onnx.GraphProto: ... # type: ignore[overload-overlap] def to_proto(ir_object: object) -> object: """Serialize an IR object to a proto.""" if isinstance(ir_object, _protocols.ModelProtocol): return serialize_model(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.GraphProtocol): return serialize_graph(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.NodeProtocol): return serialize_node(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.TensorProtocol): return serialize_tensor(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.ValueProtocol): return serialize_value(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.AttributeProtocol): return serialize_attribute(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.ReferenceAttributeProtocol): return serialize_reference_attribute_into(onnx.AttributeProto(), ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.TypeProtocol): return serialize_type_into(onnx.TypeProto(), ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.GraphViewProtocol): return serialize_graph(ir_object) if isinstance(ir_object, _protocols.FunctionProtocol): return serialize_function(ir_object) raise NotImplementedError( f"Serialization of {type(ir_object)} in to_proto is not implemented. " "Use a specific ir.serde.serialize* function instead." ) class TensorProtoTensor(_core.TensorBase): # pylint: disable=too-many-ancestors """A tensor initialized from a tensor proto.""" def __init__(self, proto: onnx.TensorProto) -> None: self._proto = proto self._metadata_props: dict[str, str] | None = deserialize_metadata_props( proto.metadata_props ) self._metadata: _metadata.MetadataStore | None = None @property def name(self) -> str: return self._proto.name @name.setter def name(self, value: str | None) -> None: if value is None: self._proto.ClearField("name") else: self._proto.name = value @property def shape(self) -> _core.Shape: return _core.Shape(self._proto.dims, frozen=True) @property def dtype(self) -> _enums.DataType: return _enums.DataType(self._proto.data_type) @property def doc_string(self) -> str: return self._proto.doc_string @property def raw(self) -> onnx.TensorProto: return self._proto def __repr__(self) -> str: # It is a little hard to display the content when there can be types # unsupported by numpy # Preferably we should display some content when the tensor is small return f"{self._repr_base()}(name={self.name!r})" def __array__(self, dtype: Any = None) -> np.ndarray: """Return the tensor as a numpy array, compatible with np.array.""" return self.numpy().__array__(dtype) def __dlpack__(self, *, stream: Any = None) -> Any: return self.numpy().__dlpack__(stream=stream) def __dlpack_device__(self) -> tuple[int, int]: return self.numpy().__dlpack_device__() def numpy(self) -> np.ndarray: """Return the tensor as a numpy array. This is an improved version of onnx.numpy_helper.to_array. It first reads the data using the dtype corresponding to the tensor proto data field, then converts it to the correct dtype and shape. Special cases are bfloat16, complex and int4 where we need to reinterpret the data. Other types can simply be casted. When the data type is not supported by numpy, the dtypes from the ``ml_dtype`` package are used. The values can be reinterpreted as bit representations using the ``.view()`` method. When the data type is a string, this method returns a numpy array of bytes instead of a numpy array of strings, to follow the ONNX specification. External tensors are not supported by this class. Use :class:`onnxscript.ir.ExternalTensor` instead. Raises: ValueError: If the data type is UNDEFINED. """ dtype = self.dtype if dtype == _enums.DataType.UNDEFINED: raise ValueError("Cannot convert UNDEFINED tensor to numpy array.") if self._proto.data_location == onnx.TensorProto.EXTERNAL: raise ValueError( "Cannot convert external tensor to numpy array. Use ir.ExternalTensor instead." ) if self._proto.HasField("raw_data"): array = np.frombuffer(self._proto.raw_data, dtype=dtype.numpy().newbyteorder("<")) # Cannot return now, because we may need to unpack 4bit tensors elif dtype == _enums.DataType.STRING: return np.array(self._proto.string_data).reshape(self._proto.dims) elif self._proto.int32_data: array = np.array(self._proto.int32_data, dtype=_little_endian_dtype(np.int32)) if dtype in {_enums.DataType.FLOAT16, _enums.DataType.BFLOAT16}: # Reinterpret the int32 as float16 or bfloat16 array = array.astype(np.uint16).view(dtype.numpy()) elif dtype in { _enums.DataType.FLOAT8E4M3FN, _enums.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, _enums.DataType.FLOAT8E5M2, _enums.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, }: array = array.astype(np.uint8).view(dtype.numpy()) elif self._proto.int64_data: array = np.array(self._proto.int64_data, dtype=_little_endian_dtype(np.int64)) elif self._proto.uint64_data: array = np.array(self._proto.uint64_data, dtype=_little_endian_dtype(np.uint64)) elif self._proto.float_data: array = np.array(self._proto.float_data, dtype=_little_endian_dtype(np.float32)) if dtype == _enums.DataType.COMPLEX64: array = _unflatten_complex(array) elif self._proto.double_data: array = np.array(self._proto.double_data, dtype=_little_endian_dtype(np.float64)) if dtype == _enums.DataType.COMPLEX128: array = _unflatten_complex(array) else: # Empty tensor if not self._proto.dims: # When dims not precent and there is no data, we return an empty array return np.array([], dtype=dtype.numpy()) else: # Otherwise we return a size 0 array with the correct shape return np.zeros(self._proto.dims, dtype=dtype.numpy()) if dtype == _enums.DataType.INT4: return _type_casting.unpack_int4(array.astype(np.uint8), self._proto.dims) elif dtype == _enums.DataType.UINT4: return _type_casting.unpack_uint4(array.astype(np.uint8), self._proto.dims) elif dtype == _enums.DataType.FLOAT4E2M1: return _type_casting.unpack_float4e2m1(array.astype(np.uint8), self._proto.dims) else: # Otherwise convert to the correct dtype and reshape # Note we cannot use view() here because the storage dtype may not be the same size as the target return array.astype(dtype.numpy()).reshape(self._proto.dims) def tobytes(self) -> bytes: """Return the tensor as a byte string conformed to the ONNX specification, in little endian. Raises: ValueError: If the tensor is a string tensor or an external tensor. ValueError: If the tensor is of UNDEFINED data type. """ if self._proto.data_location == onnx.TensorProto.EXTERNAL: raise ValueError( "Cannot convert external tensor to bytes. Use ir.ExternalTensor instead." ) if self.dtype == _enums.DataType.STRING: raise ValueError("Cannot convert string tensor to bytes.") if self.dtype == _enums.DataType.UNDEFINED: raise ValueError("Cannot convert UNDEFINED tensor to bytes.") if self._proto.HasField("raw_data"): return self._proto.raw_data if self._proto.float_data: return np.array( self._proto.float_data, dtype=_little_endian_dtype(np.float32) ).tobytes() if self._proto.int32_data: array = np.array(self._proto.int32_data, dtype=np.int32) if self.dtype in { _enums.DataType.INT16, _enums.DataType.UINT16, _enums.DataType.FLOAT16, _enums.DataType.BFLOAT16, }: return array.astype(_little_endian_dtype(np.uint16)).tobytes() if self.dtype in { _enums.DataType.INT8, _enums.DataType.UINT8, _enums.DataType.BOOL, _enums.DataType.FLOAT8E4M3FN, _enums.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, _enums.DataType.FLOAT8E5M2, _enums.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, _enums.DataType.INT4, _enums.DataType.UINT4, _enums.DataType.FLOAT4E2M1, }: # uint4 and int4 values are already packed, even when stored as int32 # so we don't need to pack them again return array.astype(_little_endian_dtype(np.uint8)).tobytes() assert self.dtype == _enums.DataType.INT32 return array.tobytes() if self._proto.int64_data: return np.array( self._proto.int64_data, dtype=_little_endian_dtype(np.int64) ).tobytes() if self._proto.double_data: return np.array( self._proto.double_data, dtype=_little_endian_dtype(np.float64) ).tobytes() if self._proto.uint64_data: array = np.array(self._proto.uint64_data, dtype=_little_endian_dtype(np.uint64)) if self.dtype == _enums.DataType.UINT32: return array.astype(_little_endian_dtype(np.uint32)).tobytes() assert self.dtype == _enums.DataType.UINT64 return array.tobytes() # The repeating fields can be empty and still valid. # For example, int32_data can be empty and still be a valid tensor. return b"" @property def meta(self) -> _metadata.MetadataStore: """The metadata store for intermediate analysis. Write to the :attr:`metadata_props` if you would like the metadata to be serialized to the ONNX proto. """ if self._metadata is None: self._metadata = _metadata.MetadataStore() return self._metadata @property def metadata_props(self) -> dict[str, str]: if self._metadata_props is None: self._metadata_props = {} return self._metadata_props def _get_field(proto: Any, field: str) -> Any: if proto.HasField(field): return getattr(proto, field) return None # Deserialization def deserialize_opset_import( protos: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto], ) -> dict[str, int]: return {opset.domain: opset.version for opset in protos} def _parse_experimental_function_value_info_name( name: str, ) -> tuple[str, str, str] | None: """Get the function domain, name and value name if the value info is for a function. The experimental format is: {function_domain}::{function_name}/{value_name} Args: name: The name stored in the value info. Returns: A tuple of the function domain, function name and value name if the value info is for a function. None otherwise. """ parts = name.split("/") expected_parts = 2 if len(parts) != expected_parts: return None function, value_name = parts parts = function.split("::") if len(parts) != expected_parts: return None # NOTE: There will not be overload because overloads are introduced in ONNX IR v10, which also # introduces the ValueInfoProto for functions function_domain, function_name = parts return function_domain, function_name, value_name def deserialize_model(proto: onnx.ModelProto) -> _core.Model: graph = _deserialize_graph(proto.graph, []) graph.opset_imports.update(deserialize_opset_import(proto.opset_import)) functions = [] for func in proto.functions: functions.append(deserialize_function(func)) model = _core.Model( graph, ir_version=proto.ir_version, producer_name=_get_field(proto, "producer_name"), producer_version=_get_field(proto, "producer_version"), domain=_get_field(proto, "domain"), model_version=_get_field(proto, "model_version"), doc_string=_get_field(proto, "doc_string"), functions=functions, meta_data_props=deserialize_metadata_props(proto.metadata_props), ) # Handle experimental value info for functions created by the dynamo exporter in IR version 9 if model.ir_version < _FUNCTION_VALUE_INFO_SUPPORTED_VERSION: _deserialized_experimental_value_info_for_function_ir9( model.functions, proto.graph.value_info ) return model def _deserialized_experimental_value_info_for_function_ir9( functions: Mapping[_protocols.OperatorIdentifier, _core.Function], value_info_protos: Sequence[onnx.ValueInfoProto], ) -> None: """Deserialize value info for functions when they are stored in an experimental format. The experimental format is: {function_domain}::{function_name}/{value_name} """ # Parse value info for functions from the main graph function_value_value_info_mapping: collections.defaultdict[ _protocols.OperatorIdentifier, dict[str, onnx.ValueInfoProto], ] = collections.defaultdict(dict) for value_info_proto in value_info_protos: if ( parsed := _parse_experimental_function_value_info_name(value_info_proto.name) ) is None: continue function_domain, function_name, value_name = parsed function_overload = "" # TODO(justinchuby): Create a constructor for OperatorIdentifier so we don't create tuples manually function_id = (function_domain, function_name, function_overload) function = functions.get(function_id) if function is None: # Function not found logger.debug( "Function with ID '%s' not found in model functions. Value info '%s' will be ignored.", function_id, value_info_proto.name, ) continue function_value_value_info_mapping[function_id][value_name] = value_info_proto for function_id, function in functions.items(): for input in function.inputs: if input.name in function_value_value_info_mapping[function_id]: deserialize_value_info_proto( function_value_value_info_mapping[function_id][input.name], input ) for node in function: for output in node.outputs: if output.name in function_value_value_info_mapping[function_id]: deserialize_value_info_proto( function_value_value_info_mapping[function_id][output.name], output, ) # The function outputs are handled as well because they are also node outputs def deserialize_graph(proto: onnx.GraphProto) -> _core.Graph: """Deserialize a graph proto, recursively if needed. Args: proto: The graph proto to deserialize. Returns: IR Graph. """ return _deserialize_graph(proto, []) @_capture_errors(lambda proto, scoped_values: proto.name) def _deserialize_graph( proto: onnx.GraphProto, scoped_values: list[dict[str, _core.Value]] ) -> _core.Graph: """Deserialize a graph proto, recursively if needed. Args: proto: The graph proto to deserialize. scoped_values: A list of dictionaries mapping value names to their corresponding Value objects. Every time we enter a new graph, a new scope is created and appended to this list to include all values defined in the scope. scoped_value_info: A list of dictionaries mapping value names to their corresponding ValueInfoProto. Returns: IR Graph. """ # Create values for initializers and inputs initializer_tensors = [deserialize_tensor(tensor) for tensor in proto.initializer] inputs = [_core.Input(info.name) for info in proto.input] for info, value in zip(proto.input, inputs): deserialize_value_info_proto(info, value) # Initialize the values dictionary for this graph scope with the inputs and initializers values: dict[str, _core.Value] = {v.name: v for v in inputs} # type: ignore[misc] scoped_values.append(values) initializer_values = [] for tensor in initializer_tensors: if tensor.name in values: # The initializer is for an input initializer_value = values[tensor.name] initializer_value.const_value = tensor else: # The initializer is for some other value. Create this value first initializer_value = _core.Value( None, index=None, name=tensor.name, # TODO(justinchuby): Fix type hinting for shape and dtype shape=tensor.shape, # type: ignore type=_core.TensorType(tensor.dtype), const_value=tensor, ) values[tensor.name] = initializer_value # type: ignore[index] initializer_values.append(initializer_value) # Add ValueInfos for this graph scope value_info = {info.name: info for info in proto.value_info} # Deserialize nodes with all known values nodes = [_deserialize_node(node, scoped_values, value_info) for node in proto.node] # Fill in values for graph outputs outputs = [deserialize_value_info_proto(info, values[info.name]) for info in proto.output] scoped_values.pop() return _core.Graph( inputs, outputs, nodes=nodes, initializers=initializer_values, doc_string=_get_field(proto, "doc_string"), name=_get_field(proto, "name"), metadata_props=deserialize_metadata_props(proto.metadata_props), ) @_capture_errors(lambda proto: proto.name) def deserialize_function(proto: onnx.FunctionProto) -> _core.Function: inputs = [_core.Input(name) for name in proto.input] values: dict[str, _core.Value] = {v.name: v for v in inputs} # type: ignore[misc] value_info = {info.name: info for info in getattr(proto, "value_info", [])} # TODO(justinchuby): Handle unsorted nodes nodes = [_deserialize_node(node, [values], value_info=value_info) for node in proto.node] outputs = [values[name] for name in proto.output] graph = _core.Graph( inputs, outputs, nodes=nodes, initializers=(), doc_string=_get_field(proto, "doc_string"), opset_imports=deserialize_opset_import(proto.opset_import), name=( f"{proto.name}_{proto.domain}" + f"__{proto.overload}" if hasattr(proto, "overload") and proto.overload else "" ), ) attributes = [_deserialize_attribute(attr, []) for attr in proto.attribute_proto] # Attributes without defaults attributes += [ _core.Attr(name, _enums.AttributeType.UNDEFINED, None) for name in proto.attribute ] return _core.Function( domain=proto.domain, name=proto.name, overload=getattr(proto, "overload", ""), graph=graph, attributes=typing.cast(List[_core.Attr], attributes), metadata_props=deserialize_metadata_props(proto.metadata_props), ) @_capture_errors(lambda proto, value: str(proto)) def deserialize_value_info_proto( proto: onnx.ValueInfoProto, value: _core.Value | None ) -> _core.Value: if value is None: value = _core.Value(name=proto.name) value.shape = deserialize_type_proto_for_shape(proto.type) value.type = deserialize_type_proto_for_type(proto.type) metadata_props = deserialize_metadata_props(proto.metadata_props) if metadata_props is not None: value.metadata_props.update(metadata_props) value.doc_string = _get_field(proto, "doc_string") return value @_capture_errors(str) def deserialize_tensor_shape(proto: onnx.TensorShapeProto) -> _core.Shape: # This logic handles when the shape is [] as well dim_protos = proto.dim deserialized_dim_denotations = [ deserialize_dimension(dim_proto) for dim_proto in dim_protos ] dims = [dim for dim, _ in deserialized_dim_denotations] denotations = [denotation for _, denotation in deserialized_dim_denotations] return _core.Shape(dims, denotations=denotations, frozen=True) @_capture_errors(str) def deserialize_type_proto_for_shape(proto: onnx.TypeProto) -> _core.Shape | None: if proto.HasField("tensor_type"): if (shape_proto := _get_field(proto.tensor_type, "shape")) is None: return None return deserialize_tensor_shape(shape_proto) if proto.HasField("sparse_tensor_type"): if (shape_proto := _get_field(proto.sparse_tensor_type, "shape")) is None: return None return deserialize_tensor_shape(shape_proto) if proto.HasField("sequence_type"): if (elem_type := _get_field(proto.sequence_type, "elem_type")) is None: return None return deserialize_type_proto_for_shape(elem_type) if proto.HasField("optional_type"): if (elem_type := _get_field(proto.optional_type, "elem_type")) is None: return None return deserialize_type_proto_for_shape(elem_type) if proto.HasField("map_type"): # TODO(justinchuby): Do we need to support map types? raise NotImplementedError(f"Map types are not supported yet. {_PLEASE_CONTRIBUTE}") return None @_capture_errors(str) def deserialize_type_proto_for_type( proto: onnx.TypeProto, ) -> _protocols.TypeProtocol | None: denotation = _get_field(proto, "denotation") if proto.HasField("tensor_type"): if (elem_type := _get_field(proto.tensor_type, "elem_type")) is None: return None return _core.TensorType(_enums.DataType(elem_type), denotation=denotation) if proto.HasField("sparse_tensor_type"): if (elem_type := _get_field(proto.sparse_tensor_type, "elem_type")) is None: return None return _core.SparseTensorType(_enums.DataType(elem_type), denotation=denotation) if proto.HasField("sequence_type"): # FIXME(justinchuby): Allow nested types being None if (elem_type := _get_field(proto.sequence_type, "elem_type")) is None: raise ValueError(f"SequenceTypeProto must have elem_type set: {proto}") nested_type = deserialize_type_proto_for_type(elem_type) if nested_type is None: raise ValueError(f"SequenceType must have elem_type set: {proto}") return _core.SequenceType(nested_type, denotation=denotation) if proto.HasField("optional_type"): # FIXME(justinchuby): Allow nested types being None if (elem_type := _get_field(proto.optional_type, "elem_type")) is None: raise ValueError(f"SequenceTypeProto must have elem_type set: {proto}") nested_type = deserialize_type_proto_for_type(elem_type) if nested_type is None: raise ValueError(f"SequenceType must have elem_type set: {proto}") return _core.OptionalType(nested_type, denotation=denotation) if proto.HasField("map_type"): # TODO(justinchuby): Do we need to support map types? raise NotImplementedError(f"Map types are not supported yet. {_PLEASE_CONTRIBUTE}") return None @_capture_errors(str) def deserialize_dimension( proto: onnx.TensorShapeProto.Dimension, ) -> tuple[int | _core.SymbolicDim, str | None]: """Deserialize a dimension proto into (dimension, denotation). Args: proto: The dimension proto to deserialize. Returns: A tuple of the dimension and its denotation. """ value_field = proto.WhichOneof("value") denotation = _get_field(proto, "denotation") if value_field is not None: value = getattr(proto, value_field) if value_field == "dim_value": return value, denotation if value_field == "dim_param": return _core.SymbolicDim(value), denotation return _core.SymbolicDim(None), denotation @_capture_errors(lambda proto, base_path: proto.name) def deserialize_tensor( proto: onnx.TensorProto, base_path: str | os.PathLike = "" ) -> _protocols.TensorProtocol: # TODO: Sanitize base_path if proto.data_location == onnx.TensorProto.EXTERNAL: external_info = onnx.external_data_helper.ExternalDataInfo(proto) return _core.ExternalTensor( external_info.location, offset=external_info.offset, length=external_info.length, dtype=_enums.DataType(proto.data_type), base_dir=base_path, name=_get_field(proto, "name"), shape=_core.Shape(proto.dims), doc_string=_get_field(proto, "doc_string"), metadata_props=deserialize_metadata_props(proto.metadata_props), ) if proto.data_type == _enums.DataType.STRING: name = _get_field(proto, "name") doc_string = _get_field(proto, "doc_string") metadata_props = deserialize_metadata_props(proto.metadata_props) return _core.StringTensor( proto.string_data, shape=_core.Shape(proto.dims), name=name, doc_string=doc_string, metadata_props=metadata_props, ) return TensorProtoTensor(proto) def deserialize_metadata_props( proto: Sequence[onnx.StringStringEntryProto], ) -> dict[str, str] | None: if len(proto) == 0: # Avoid creating an empty dictionary to save memory return None return {entry.key: entry.value for entry in proto} def deserialize_attribute(proto: onnx.AttributeProto) -> _core.Attr | _core.RefAttr: return _deserialize_attribute(proto, []) @_capture_errors(lambda proto, scoped_values: str(proto)) def _deserialize_attribute( proto: onnx.AttributeProto, scoped_values: list[dict[str, _core.Value]] ) -> _core.Attr | _core.RefAttr: name = proto.name doc_string = _get_field(proto, "doc_string") type_ = _enums.AttributeType(proto.type) ref_attr_name = _get_field(proto, "ref_attr_name") if ref_attr_name: return _core.RefAttr(name, ref_attr_name, type_, doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.INT: return _core.AttrInt64(name, proto.i, doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.FLOAT: return _core.AttrFloat32(name, proto.f, doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.STRING: return _core.AttrString(name, proto.s.decode("utf-8"), doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.INTS: return _core.AttrInt64s(name, proto.ints, doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.FLOATS: return _core.AttrFloat32s(name, proto.floats, doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.STRINGS: return _core.AttrStrings( name, [s.decode("utf-8") for s in proto.strings], doc_string=doc_string ) if type_ == _enums.AttributeType.TENSOR: return _core.AttrTensor(name, deserialize_tensor(proto.t), doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.GRAPH: return _core.AttrGraph( name, _deserialize_graph(proto.g, scoped_values), doc_string=doc_string ) if type_ == _enums.AttributeType.TENSORS: return _core.AttrTensors( name, [deserialize_tensor(t) for t in proto.tensors], doc_string=doc_string, ) if type_ == _enums.AttributeType.GRAPHS: return _core.AttrGraphs( name, [_deserialize_graph(g, scoped_values) for g in proto.graphs], doc_string=doc_string, ) if type_ == _enums.AttributeType.SPARSE_TENSOR: raise NotImplementedError( f"Sparse tensors are not supported yet. {_PLEASE_CONTRIBUTE}" ) if type_ == _enums.AttributeType.SPARSE_TENSORS: raise NotImplementedError( f"Sparse tensors are not supported yet. {_PLEASE_CONTRIBUTE}" ) if type_ == _enums.AttributeType.TYPE_PROTO: ir_type = deserialize_type_proto_for_type(proto.tp) shape = deserialize_type_proto_for_shape(proto.tp) return _core.AttrTypeProto( name, _core.TypeAndShape(ir_type, shape), doc_string=doc_string ) if type_ == _enums.AttributeType.TYPE_PROTOS: type_and_shapes = [] for type_proto in proto.type_protos: ir_type = deserialize_type_proto_for_type(type_proto) shape = deserialize_type_proto_for_shape(type_proto) type_and_shapes.append(_core.TypeAndShape(ir_type, shape)) return _core.AttrTypeProtos(name, type_and_shapes, doc_string=doc_string) if type_ == _enums.AttributeType.UNDEFINED: return _core.Attr(name, type_, None, doc_string=doc_string) raise ValueError(f"Unsupported attribute type: '{type_}'") def deserialize_node(proto: onnx.NodeProto) -> _core.Node: return _deserialize_node(proto, scoped_values=[], value_info={}) @_capture_errors(lambda proto, scoped_values, value_info: str(proto)) def _deserialize_node( proto: onnx.NodeProto, scoped_values: list[dict[str, _core.Value]], value_info: dict[str, onnx.ValueInfoProto], ) -> _core.Node: node_inputs: list[_core.Value | None] = [] for input_name in proto.input: if input_name == "": # Empty input node_inputs.append(None) continue # Find the input in all value scopes found = False for values in reversed(scoped_values): if input_name not in values: continue node_inputs.append(values[input_name]) found = True del values # Remove the reference so it is not used by mistake break if not found: # If the input is not found, we know the graph may be unsorted and # the input may be a supposed-to-be initializer or an output of a node that comes later. # Here we create the value with the name and add it to the current scope. # Nodes need to check the value pool for potentially initialized outputs logger.warning( "Input '%s' of node '%s(%s::%s:%s)' not found in any scope. " "The graph may be unsorted. Creating a new input (current depth: %s) .", input_name, proto.name, proto.domain, proto.op_type, getattr(proto, "overload", ""), len(scoped_values), ) if len(scoped_values) > 1: logger.warning( "Caveat: The value is created in the subgraph. If " "the node is referencing a value that is not in the current graph, " "it is impossible to create it in the correct scope.", ) value = _core.Value(name=input_name) # Fill in shape/type information if they exist if input_name in value_info: deserialize_value_info_proto(value_info[input_name], value) node_inputs.append(value) # We can only create the value in the current scope. If the subgraph is # referencing a value that is not in the current scope, it is impossible # to create it in the correct scope. scoped_values[-1][input_name] = value # Build the output values for the node. node_outputs: list[_core.Value] = [] for output_name in proto.output: if output_name == "": # Empty output node_outputs.append(_core.Value(name="")) continue # 1. When the graph is unsorted, we may be able to find the output already created # as an input to some other nodes in the current scope. # Note that a value is always owned by the producing node. Even though a value # can be created when parsing inputs of other nodes, the new node created here # that produces the value will assume ownership. It is then impossible to transfer # the ownership to any other node. # The output can only be found in the current scope. It is impossible for # a node to produce an output that is not in its own scope. current_scope = scoped_values[-1] if output_name in current_scope: value = current_scope[output_name] else: # 2. Common scenario: the graph is sorted and this is the first time we see the output. # Create the value and add it to the current scope. value = _core.Value(name=output_name) current_scope[output_name] = value # Fill in shape/type information if they exist if output_name in value_info: deserialize_value_info_proto(value_info[output_name], value) else: logger.debug( "ValueInfoProto not found for output '%s' in node '%s' of type '%s'", output_name, proto.name, proto.op_type, ) node_outputs.append(value) return _core.Node( proto.domain, proto.op_type, node_inputs, [_deserialize_attribute(a, scoped_values) for a in proto.attribute], overload=getattr(proto, "overload", ""), outputs=node_outputs, name=proto.name, doc_string=_get_field(proto, "doc_string"), metadata_props=deserialize_metadata_props(proto.metadata_props), ) # Serialization def serialize_model(model: _protocols.ModelProtocol) -> onnx.ModelProto: return serialize_model_into(onnx.ModelProto(), from_=model) @_capture_errors( lambda model_proto, from_: ( f"ir_version={from_.ir_version}, producer_name={from_.producer_name}, " f"producer_version={from_.producer_version}, domain={from_.domain}, " ) ) def serialize_model_into( model_proto: onnx.ModelProto, from_: _protocols.ModelProtocol ) -> onnx.ModelProto: """Serialize an IR model to an ONNX model proto.""" model_proto.ir_version = from_.ir_version if from_.producer_name: model_proto.producer_name = from_.producer_name if from_.producer_version: model_proto.producer_version = from_.producer_version if from_.domain: model_proto.domain = from_.domain if from_.model_version: model_proto.model_version = from_.model_version if from_.doc_string: model_proto.doc_string = from_.doc_string # Sort names for deterministic serialization _serialize_opset_imports_into(model_proto.opset_import, from_.opset_imports) if from_.metadata_props: _serialize_metadata_props_into(model_proto.metadata_props, from_.metadata_props) serialize_graph_into(model_proto.graph, from_.graph) create_value_info_in_functions = from_.ir_version >= _FUNCTION_VALUE_INFO_SUPPORTED_VERSION for func in from_.functions.values(): serialize_function_into( model_proto.functions.add(), from_=func, create_value_info=create_value_info_in_functions, ) if not create_value_info_in_functions: # Create them in the main graph instead _serialize_experimental_value_info_for_function_ir9_into(model_proto.graph, func) return model_proto def _should_create_value_info_for_value(value: _protocols.ValueProtocol) -> bool: """Check if value info should be created for a value. Args: value: The value to check. Returns: True if value info should be created for the value. """ # No need to serialize value info if it is not set if value.shape is None and value.type is None: return False if not value.name: logger.debug("Did not serialize '%s' because its name is empty", value) return False return True def _serialize_experimental_value_info_for_function_ir9_into( graph_proto: onnx.GraphProto, function: _protocols.FunctionProtocol ) -> None: """Serialize value info for functions in an experimental format for IR version 9. Because IRv9 and older does not have ValueInfoProto for functions, we give the value info special names and store them in the main graph instead. The experimental format is: {function_domain}::{function_name}/{value_name} Args: graph_proto: The graph proto to create ValueInfoProto in. function: The function to serialize. """ # TODO(justinchuby): In the future, we can decide if it is a good idea to simply iterate over # all values in the function and call serialize_value_into instead. function_qualified_name = f"{function.domain}::{function.name}" def format_name(value_name: str) -> str: return f"{function_qualified_name}/{value_name}" for input in function.inputs: if not input.name: logger.warning( "Function '%s': Value name not set for function input: %s", function_qualified_name, input, ) continue if not _should_create_value_info_for_value(input): # No need to serialize value info if it is not set continue serialize_value_into(graph_proto.value_info.add(), input, name=format_name(input.name)) for node in function: for node_output in node.outputs: if not node_output.name: logger.warning( "Function '%s': Value name not set for node output: %s", function_qualified_name, node_output, ) continue if not _should_create_value_info_for_value(node_output): # No need to serialize value info if it is not set continue serialize_value_into( graph_proto.value_info.add(), node_output, name=format_name(node_output.name), ) def _serialize_opset_imports_into( opset_ids: proto_containers.RepeatedCompositeFieldContainer[onnx.OperatorSetIdProto], from_: Mapping[str, int], ) -> None: """Serialize opset imports into a repeated field of OperatorSetId protos. Args: opset_ids: The repeated field to serialize into. from_: The mapping of opset domains to versions to serialize. """ # Sort names for deterministic serialization for domain, version in from_.items(): opset_ids.add(domain=domain, version=version) def _serialize_metadata_props_into( string_string_entries: proto_containers.RepeatedCompositeFieldContainer[ onnx.StringStringEntryProto ], from_: Mapping[str, str], ) -> None: """Serialize metadata properties into a repeated field of string-string entries. Args: string_string_entries: The repeated field to serialize into. from_: The mapping of metadata properties to serialize. """ # Sort names for deterministic serialization for key in sorted(from_): string_string_entries.add(key=key, value=from_[key]) def serialize_graph( graph: _protocols.GraphProtocol | _protocols.GraphViewProtocol, ) -> onnx.GraphProto: """Serializes the given graph into an :class:`onnx.GraphProto`. When the graph initializers do not have `const_value` set, they will be skipped. Args: graph: The graph to be serialized. Returns: The serialized ONNX GraphProto object. """ graph_proto = onnx.GraphProto() serialize_graph_into(graph_proto, from_=graph) return graph_proto @_capture_errors( lambda graph_proto, from_: ( f"name={from_.name}, doc_string={from_.doc_string}, " f"len(inputs)={len(from_.inputs)}, len(initializers)={len(from_.initializers)}, " f"len(nodes)={len(from_)}, len(outputs)={len(from_.outputs)}, metadata_props={from_.metadata_props}" ) ) def serialize_graph_into( graph_proto: onnx.GraphProto, from_: _protocols.GraphProtocol | _protocols.GraphViewProtocol, ) -> None: if from_.name: graph_proto.name = from_.name if from_.doc_string: graph_proto.doc_string = from_.doc_string for input_ in from_.inputs: serialize_value_into(graph_proto.input.add(), input_) # TODO(justinchuby): Support sparse_initializer for initializer in from_.initializers.values(): if initializer.const_value is None: # Skip initializers without constant values logger.warning( "Initializer '%s' does not have a constant value set.", initializer.name ) continue # Make sure the tensor's name is the same as the value's name initializer.const_value.name = initializer.name serialize_tensor_into(graph_proto.initializer.add(), from_=initializer.const_value) for node in from_: serialize_node_into(graph_proto.node.add(), from_=node) for node_output in node.outputs: if not _should_create_value_info_for_value(node_output): # No need to serialize value info if it is not set continue if node_output.is_graph_output(): # No need to serialize value info for these outputs because they are also graph outputs continue serialize_value_into(graph_proto.value_info.add(), node_output) for output in from_.outputs: serialize_value_into(graph_proto.output.add(), from_=output) if from_.metadata_props: _serialize_metadata_props_into(graph_proto.metadata_props, from_.metadata_props) def serialize_function( function: _protocols.FunctionProtocol, *, create_value_info: bool = True ) -> onnx.FunctionProto: """Serialize an IR function as a FunctionProto. Args: function: The function to serialize. create_value_info: Whether to create ValueInfoProto for nodes in the function. This is supported starting from ONNX IR version 10. """ function_proto = onnx.FunctionProto() serialize_function_into( function_proto, from_=function, create_value_info=create_value_info ) return function_proto @_capture_errors(lambda function_proto, from_, create_value_info: repr(from_)) def serialize_function_into( function_proto: onnx.FunctionProto, from_: _protocols.FunctionProtocol, *, create_value_info: bool = True, ) -> None: """Serialize an IR function into a FunctionProto. Args: function_proto: The proto to serialize into. from_: The function to serialize. create_value_info: Whether to create ValueInfoProto for nodes in the function. This is supported starting from ONNX IR version 10. """ if from_.domain: function_proto.domain = from_.domain if from_.name: function_proto.name = from_.name if from_.overload: function_proto.overload = from_.overload if from_.doc_string: function_proto.doc_string = from_.doc_string if from_.opset_imports: # A valid ONNX graph should have at least one opset import, that is # the default ONNX opset. # Here we check for emptiness before serializing to keep the logic consistent _serialize_opset_imports_into(function_proto.opset_import, from_.opset_imports) if from_.metadata_props: _serialize_metadata_props_into(function_proto.metadata_props, from_.metadata_props) for input_ in from_.inputs: function_proto.input.append(input_.name) if not _should_create_value_info_for_value(input_): # No need to serialize value info if it is not set continue if not create_value_info: continue serialize_value_into(function_proto.value_info.add(), input_) for attr in from_.attributes.values(): if attr.value is not None: serialize_attribute_into(function_proto.attribute_proto.add(), from_=attr) else: # ONNX does not record type information if the attribute does not have a default function_proto.attribute.append(attr.name) for func_output in from_.outputs: function_proto.output.append(func_output.name) # No need to serialize value info for function outputs because they are # also node outputs for node in from_: serialize_node_into(function_proto.node.add(), from_=node) # Record value info for outputs for node_output in node.outputs: if not _should_create_value_info_for_value(node_output): # No need to serialize value info if it is not set continue if not create_value_info: continue serialize_value_into(function_proto.value_info.add(), node_output) def serialize_node(node: _protocols.NodeProtocol) -> onnx.NodeProto: node_proto = onnx.NodeProto() serialize_node_into(node_proto, from_=node) return node_proto def _remove_trailing_outputs( outputs: Sequence[_protocols.ValueProtocol], ) -> Sequence[_protocols.ValueProtocol]: """Remove trailing outputs that have empty names. Args: outputs: The outputs to remove trailing outputs from. Returns: The outputs with trailing outputs removed. """ for i, output in enumerate(reversed(outputs)): if output.name: return outputs[: len(outputs) - i] return [] @_capture_errors(lambda node_proto, from_: repr(from_)) def serialize_node_into(node_proto: onnx.NodeProto, from_: _protocols.NodeProtocol) -> None: node_proto.op_type = from_.op_type if from_.domain: # If the domain is "", we can assume the default domain and not set it node_proto.domain = from_.domain if from_.name: node_proto.name = from_.name if from_.overload: node_proto.overload = from_.overload if from_.doc_string: node_proto.doc_string = from_.doc_string if from_.metadata_props: _serialize_metadata_props_into(node_proto.metadata_props, from_.metadata_props) for input_ in from_.inputs: if input_ is None: node_proto.input.append("") else: node_proto.input.append(input_.name) # Do not include the trailing outputs that have empty names for output in _remove_trailing_outputs(from_.outputs): node_proto.output.append(output.name) for attr in from_.attributes.values(): if isinstance(attr, _core.Attr): serialize_attribute_into(node_proto.attribute.add(), from_=attr) elif isinstance(attr, _core.RefAttr): serialize_reference_attribute_into(node_proto.attribute.add(), from_=attr) # Handle protocol attributes for completeness. We do not check them first because # calling isinstance on a protocol can be slow. # Most of the time, we will have Attr or RefAttr so the two branches below # will not be taken. elif isinstance(attr, _protocols.AttributeProtocol): serialize_attribute_into(node_proto.attribute.add(), from_=attr) elif isinstance(attr, _protocols.ReferenceAttributeProtocol): serialize_reference_attribute_into(node_proto.attribute.add(), from_=attr) else: raise TypeError(f"Unsupported attribute type: {type(attr)}") def serialize_tensor(tensor: _protocols.TensorProtocol) -> onnx.TensorProto: tensor_proto = onnx.TensorProto() serialize_tensor_into(tensor_proto, from_=tensor) return tensor_proto @_capture_errors(lambda tensor_proto, from_: repr(from_)) def serialize_tensor_into( tensor_proto: onnx.TensorProto, from_: _protocols.TensorProtocol ) -> None: if isinstance(from_, TensorProtoTensor): # Directly copy from the tensor proto if it is available tensor_proto.CopyFrom(from_.raw) if from_.metadata_props: _serialize_metadata_props_into(tensor_proto.metadata_props, from_.metadata_props) return if from_.name: tensor_proto.name = from_.name if from_.doc_string: tensor_proto.doc_string = from_.doc_string tensor_proto.data_type = from_.dtype.value tensor_proto.dims.extend(from_.shape.numpy()) if isinstance(from_, _core.ExternalTensor): # Store external tensors as is tensor_proto.data_location = onnx.TensorProto.EXTERNAL for k, v in { "location": os.fspath(from_.location), "offset": from_.offset, "length": from_.length, }.items(): if v is not None: entry = tensor_proto.external_data.add() entry.key = k entry.value = str(v) elif isinstance(from_, _core.StringTensor): tensor_proto.string_data.extend(from_.string_data()) else: tensor_proto.raw_data = from_.tobytes() _serialize_metadata_props_into(tensor_proto.metadata_props, from_.metadata_props) def serialize_attribute(attribute: _protocols.AttributeProtocol) -> onnx.AttributeProto: attribute_proto = onnx.AttributeProto() serialize_attribute_into(attribute_proto, from_=attribute) return attribute_proto @_capture_errors(lambda attribute_proto, from_: repr(from_)) def serialize_attribute_into( attribute_proto: onnx.AttributeProto, from_: _protocols.AttributeProtocol ) -> None: attribute_proto.name = from_.name if from_.doc_string: attribute_proto.doc_string = from_.doc_string _fill_in_value_for_attribute(attribute_proto, from_.type, from_.value) def _fill_in_value_for_attribute( attribute_proto: onnx.AttributeProto, type_: _enums.AttributeType, value: Any ) -> None: if type_ == _enums.AttributeType.INT: # value: int attribute_proto.i = value attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.INT elif type_ == _enums.AttributeType.FLOAT: # value: float attribute_proto.f = value attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.FLOAT elif type_ == _enums.AttributeType.STRING: # value: str attribute_proto.s = value.encode("utf-8") attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.STRING elif type_ == _enums.AttributeType.INTS: # value: Sequence[int] attribute_proto.ints.extend(value) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.INTS elif type_ == _enums.AttributeType.FLOATS: # value: Sequence[float] attribute_proto.floats.extend(value) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.FLOATS elif type_ == _enums.AttributeType.STRINGS: # value: Sequence[str] attribute_proto.strings.extend([s.encode("utf-8") for s in value]) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.STRINGS elif type_ == _enums.AttributeType.TENSOR: # value: _protocols.TensorProtocol serialize_tensor_into(attribute_proto.t, value) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.TENSOR elif type_ == _enums.AttributeType.GRAPH: # value: _protocols.GraphProtocol serialize_graph_into(attribute_proto.g, value) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.GRAPH elif type_ == _enums.AttributeType.TENSORS: # value: Sequence[_protocols.TensorProtocol] for tensor in value: serialize_tensor_into(attribute_proto.tensors.add(), tensor) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.TENSORS elif type_ == _enums.AttributeType.GRAPHS: # value: Sequence[_protocols.GraphProtocol] for graph in value: serialize_graph_into(attribute_proto.graphs.add(), graph) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.GRAPHS elif type_ == _enums.AttributeType.SPARSE_TENSOR: raise NotImplementedError( f"Sparse tensors are not supported yet. {_PLEASE_CONTRIBUTE}" ) elif type_ == _enums.AttributeType.SPARSE_TENSORS: raise NotImplementedError( f"Sparse tensors are not supported yet. {_PLEASE_CONTRIBUTE}" ) elif type_ == _enums.AttributeType.TYPE_PROTO: # value: _core.TypeAndShape if value.type is not None: serialize_type_into(attribute_proto.tp, value.type) # Need to create the type _before_ writing the shape if value.shape is not None: serialize_shape_into(attribute_proto.tp, value.shape) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.TYPE_PROTO elif type_ == _enums.AttributeType.TYPE_PROTOS: for ir_type in value: # ir_type: _core.TypeAndShape type_proto = attribute_proto.type_protos.add() if ir_type.type is not None: serialize_type_into(type_proto, ir_type.type) # Need to create the type _before_ writing the shape so that the shape can be written to the leaf type proto if ir_type.shape is not None: serialize_shape_into(type_proto, ir_type.shape) attribute_proto.type = onnx.AttributeProto.TYPE_PROTOS else: raise TypeError(f"Unsupported attribute type: {type_}") @_capture_errors(lambda attribute_proto, from_: repr(from_)) def serialize_reference_attribute_into( attribute_proto: onnx.AttributeProto, from_: _protocols.ReferenceAttributeProtocol ) -> None: attribute_proto.name = from_.name attribute_proto.ref_attr_name = from_.ref_attr_name if from_.doc_string: attribute_proto.doc_string = from_.doc_string attribute_proto.type = typing.cast(onnx.AttributeProto.AttributeType, from_.type.value) def serialize_value(value: _protocols.ValueProtocol, *, name: str = "") -> onnx.ValueInfoProto: """Serialize a value into a ValueInfoProto. Args: value: The proto to serialize into. from_: The value to serialize. name: A custom name to set for the value info. If not provided, the name from the value will be used. """ value_info_proto = onnx.ValueInfoProto() serialize_value_into(value_info_proto, value, name=name) return value_info_proto @_capture_errors(lambda value_info_proto, from_: repr(from_)) def serialize_value_into( value_info_proto: onnx.ValueInfoProto, from_: _protocols.ValueProtocol, *, name: str = "", ) -> None: """Serialize a value into a ValueInfoProto. Args: value_info_proto: The proto to serialize into. from_: The value to serialize. name: A custom name to set for the value info. If not provided, the name from the value will be used. """ if name: value_info_proto.name = name else: value_info_proto.name = from_.name if from_.metadata_props: _serialize_metadata_props_into(value_info_proto.metadata_props, from_.metadata_props) if from_.type is not None: serialize_type_into(value_info_proto.type, from_.type) # Need to create the type _before_ writing the shape so that the shape can be written to the leaf type proto if from_.shape is not None: serialize_shape_into(value_info_proto.type, from_.shape) if from_.doc_string: value_info_proto.doc_string = from_.doc_string @_capture_errors(lambda type_proto, from_: repr(from_)) def serialize_type_into(type_proto: onnx.TypeProto, from_: _protocols.TypeProtocol) -> None: if from_.denotation: type_proto.denotation = from_.denotation if isinstance(from_, _core.TensorType): tensor_type_proto = type_proto.tensor_type tensor_type_proto.elem_type = from_.dtype.value elif isinstance(from_, _core.SparseTensorType): sparse_tensor_type_proto = type_proto.sparse_tensor_type sparse_tensor_type_proto.elem_type = from_.dtype.value elif isinstance(from_, _core.SequenceType): sequence_type_proto = type_proto.sequence_type serialize_type_into(sequence_type_proto.elem_type, from_.elem_type) elif isinstance(from_, _core.OptionalType): optional_type_proto = type_proto.optional_type serialize_type_into(optional_type_proto.elem_type, from_.elem_type) else: raise TypeError(f"Unsupported type: {from_}") def serialize_type(type_protocol: _protocols.TypeProtocol) -> onnx.TypeProto: type_proto = onnx.TypeProto() serialize_type_into(type_proto, from_=type_protocol) return type_proto @_capture_errors(lambda type_proto, from_: repr(from_)) def serialize_shape_into(type_proto: onnx.TypeProto, from_: _protocols.ShapeProtocol) -> None: value_field = type_proto.WhichOneof("value") tensor_type = getattr(type_proto, value_field) while not isinstance(tensor_type.elem_type, int): # Find the leaf type that has the shape field type_proto = tensor_type.elem_type value_field = type_proto.WhichOneof("value") tensor_type = getattr(type_proto, value_field) # When from is empty, we still need to set the shape field to an empty list by touching it tensor_type.shape.ClearField("dim") for i, dim in enumerate(from_): denotation = from_.get_denotation(i) serialize_dimension_into(tensor_type.shape.dim.add(), dim, denotation) @_capture_errors(lambda dim_proto, dim, denotation: repr(dim_proto)) def serialize_dimension_into( dim_proto: onnx.TensorShapeProto.Dimension, dim: int | _protocols.SymbolicDimProtocol, denotation: str | None = None, ) -> None: if denotation: dim_proto.denotation = denotation if isinstance(dim, int): dim_proto.dim_value = dim elif isinstance(dim, (_core.SymbolicDim, _protocols.SymbolicDimProtocol)): if dim.value is not None: # TODO(justinchuby): None is probably not a valid value for dim_param dim_proto.dim_param = str(dim.value) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/serde_test.py000066400000000000000000000266701475371071500237230ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import ml_dtypes import numpy as np import onnx import parameterized from onnxscript import ir from onnxscript._internal import version_utils from onnxscript.ir import serde class ConvenienceFunctionsTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ("model", onnx.ModelProto()), ("graph", onnx.GraphProto()), ("node", onnx.NodeProto()), ( "tensor", onnx.helper.make_tensor("test_tensor", onnx.TensorProto.FLOAT, [1], [1.0]), ), ("value_info", onnx.ValueInfoProto()), ("type", onnx.TypeProto()), ("attribute", onnx.AttributeProto()), ] ) def test_from_proto(self, _: str, proto): serde.from_proto(proto) @parameterized.parameterized.expand( [ ("model", ir.Model(ir.Graph([], [], nodes=[]), ir_version=1)), ("graph", ir.Graph([], [], nodes=[])), ( "node", ir.Node("", "Op", inputs=[], outputs=[ir.Value(name="value")]), ), ( "tensor", serde.TensorProtoTensor( onnx.helper.make_tensor("test_tensor", onnx.TensorProto.FLOAT, [1], [1.0]) ), ), ("value", ir.Value(name="value")), ("type", ir.SequenceType(ir.OptionalType(ir.TensorType(ir.DataType.COMPLEX128)))), ("attribute", ir.Attr("attribute", ir.AttributeType.FLOAT, 1)), ("ref_attribute", ir.RefAttr("ref_attr", "attr", ir.AttributeType.FLOAT)), ("graph_view", ir.GraphView([], [], nodes=[])), ] ) def test_to_proto(self, _: str, ir_object): serde.to_proto(ir_object) class TensorProtoTensorTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ("FLOAT", onnx.TensorProto.FLOAT), ("BOOL", onnx.TensorProto.BOOL), ("FLOAT16", onnx.TensorProto.FLOAT16), ("DOUBLE", onnx.TensorProto.DOUBLE), ] ) def test_tensor_proto_tensor(self, _: str, dtype: int): tensor_proto = onnx.helper.make_tensor( "test_tensor", dtype, [1, 9], [-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 42.0, 2.0] ) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) expected_array = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto_from_raw_data) np.testing.assert_array_equal(array_from_raw_data, expected_array) # Test dlpack if dtype == onnx.TensorProto.BOOL and version_utils.numpy_older_than("1.25"): self.skipTest("numpy<1.25 does not support bool dtype in from_dlpack") np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) @unittest.skipIf( version_utils.onnx_older_than("1.17"), "numpy_helper.to_array was not correctly implemented in onnx<1.17", ) def test_tensor_proto_tensor_bfloat16(self): expected_array = np.array( [[-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 42.0, 2.0]], dtype=ml_dtypes.bfloat16 ) tensor_proto = onnx.helper.make_tensor( "test_tensor", onnx.TensorProto.BFLOAT16, [1, 9], np.array([[-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 42.0, 2.0]]), ) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto_from_raw_data) np.testing.assert_array_equal( array_from_raw_data.view(ml_dtypes.bfloat16), expected_array ) # Test dlpack with self.assertRaises(BufferError): # NumPy does not support bfloat16 in from_dlpack np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "FLOAT8E4M3FN", onnx.TensorProto.FLOAT8E4M3FN, ml_dtypes.float8_e4m3fn, ), ( "FLOAT8E4M3FNUZ", onnx.TensorProto.FLOAT8E4M3FNUZ, ml_dtypes.float8_e4m3fnuz, ), ( "FLOAT8E5M2", onnx.TensorProto.FLOAT8E5M2, ml_dtypes.float8_e5m2, ), ( "FLOAT8E5M2FNUZ", onnx.TensorProto.FLOAT8E5M2FNUZ, ml_dtypes.float8_e5m2fnuz, ), ] ) def test_tensor_proto_tensor_float8(self, _: str, dtype: int, np_dtype): expected_array = np.array([[-3.0, -1.0, -0.5, -0.0, +0.0, 0.5, 1.0, 40.0, 2.0]]) tensor_proto = onnx.helper.make_tensor("test_tensor", dtype, [1, 9], expected_array) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) np.testing.assert_array_equal( tensor.numpy().view(np_dtype).astype(np.float32), expected_array ) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = ( serde.TensorProtoTensor(tensor_proto_from_raw_data) .numpy() .view(np_dtype) .astype(np.float32) ) np.testing.assert_array_equal(array_from_raw_data, expected_array) # Test dlpack with self.assertRaises(BufferError): # DL Pack does not support float8 np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) @parameterized.parameterized.expand( [ ("INT8", onnx.TensorProto.INT8), ("INT16", onnx.TensorProto.INT16), ("INT32", onnx.TensorProto.INT32), ("INT64", onnx.TensorProto.INT64), ("INT4", onnx.TensorProto.INT4), ] ) def test_tensor_proto_tensor_int(self, _: str, dtype: int): tensor_proto = onnx.helper.make_tensor("test_tensor", dtype, [1, 4], [-1, 0, 1, 8]) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) expected_array = onnx.numpy_helper.to_array( tensor_proto ) # [-1, 0, 1, 7], 8 is clamped to 7 np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto_from_raw_data) np.testing.assert_array_equal(array_from_raw_data, expected_array) # Test dlpack if dtype == onnx.TensorProto.INT4: return # DL Pack does not support int4 np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) @parameterized.parameterized.expand( [ ("UINT8", onnx.TensorProto.UINT8), ("UINT16", onnx.TensorProto.UINT16), ("UINT32", onnx.TensorProto.UINT32), ("UINT64", onnx.TensorProto.UINT64), ("UINT4", onnx.TensorProto.UINT4), ] ) def test_tensor_proto_tensor_uint(self, _: str, dtype: int): tensor_proto = onnx.helper.make_tensor("test_tensor", dtype, [1, 3], [0, 1, 8]) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) expected_array = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto_from_raw_data) np.testing.assert_array_equal(array_from_raw_data, expected_array) # Test dlpack if dtype == onnx.TensorProto.UINT4: return # DL Pack does not support uint4 np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) @parameterized.parameterized.expand( [ ("COMPLEX64", onnx.TensorProto.COMPLEX64, np.complex64), ("COMPLEX128", onnx.TensorProto.COMPLEX128, np.complex128), ] ) def test_tensor_proto_tensor_complex(self, _: str, dtype: int, np_dtype: np.dtype): expected_array = np.array([[0.0 + 1j, 0.2 - 1j, 0.3]], dtype=np_dtype) tensor_proto = onnx.helper.make_tensor( "test_tensor", dtype, [1, 3], [0.0 + 1j, 0.2 - 1j, 0.3] ) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto_from_raw_data) np.testing.assert_array_equal(array_from_raw_data, expected_array) # Test dlpack np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) def test_tensor_proto_tensor_empty_tensor(self): tensor_proto = onnx.helper.make_tensor("test_tensor", onnx.TensorProto.FLOAT, [0], []) tensor = serde.TensorProtoTensor(tensor_proto) expected_array = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto) np.testing.assert_array_equal(tensor.numpy(), expected_array) raw_data = tensor.tobytes() tensor_proto_from_raw_data = onnx.TensorProto( dims=tensor_proto.dims, data_type=tensor_proto.data_type, raw_data=raw_data, ) array_from_raw_data = onnx.numpy_helper.to_array(tensor_proto_from_raw_data) np.testing.assert_array_equal(array_from_raw_data, expected_array) # Test dlpack np.testing.assert_array_equal(np.from_dlpack(tensor), tensor.numpy()) class DeserializeGraphTest(unittest.TestCase): def test_deserialize_graph_handles_unsorted_graph(self): node_0 = ir.Node( "", "Op_0", inputs=[ir.Input("input_0"), ir.Input("input_1")], num_outputs=2, name="node_0", ) node_1 = ir.Node( "", "Op_1", inputs=[node_0.outputs[0]], num_outputs=1, name="node_1", ) graph = ir.Graph( inputs=node_0.inputs, # type: ignore outputs=[node_1.outputs[0]], # Unsorted nodes nodes=[node_1, node_0], name="test_graph", ) graph_proto = serde.serialize_graph(graph) deserialized_graph = serde.deserialize_graph(graph_proto) self.assertEqual(deserialized_graph[0].op_type, "Op_1") self.assertEqual(deserialized_graph[1].op_type, "Op_0") if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/tensor_adapters.py000066400000000000000000000105631475371071500247510ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Compatible adapters implementing the TensorProtocol interface for various framework tensor types. This module provides public classes that implement the :class:`onnxscript.ir.TensorProtocol` interface for various tensor types from popular deep learning frameworks. You can use these classes to create tensors and use them in the IR graph like any other tensor. Example:: import torch from onnxscript import ir # Create a PyTorch tensor torch_tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) # Wrap the PyTorch tensor in a TorchTensor object ir_tensor = ir.tensor_adapters.TorchTensor(torch_tensor) # Use the IR tensor in the graph attr = ir.AttrTensor("x", ir_tensor) print(attr) """ # pylint: disable=import-outside-toplevel # NOTE: DO NOT import any framework-specific modules here in the global namespace. from __future__ import annotations __all__ = [ "TorchTensor", ] import ctypes from typing import TYPE_CHECKING, Any import numpy.typing as npt from onnxscript import ir from onnxscript.ir import _core if TYPE_CHECKING: import torch class TorchTensor(_core.Tensor): def __init__( self, tensor: torch.Tensor, name: str | None = None, doc_string: str | None = None ): # Pass the tensor as the raw data to ir.Tensor's constructor import torch _TORCH_DTYPE_TO_ONNX: dict[torch.dtype, ir.DataType] = { torch.bfloat16: ir.DataType.BFLOAT16, torch.bool: ir.DataType.BOOL, torch.complex128: ir.DataType.COMPLEX128, torch.complex64: ir.DataType.COMPLEX64, torch.float16: ir.DataType.FLOAT16, torch.float32: ir.DataType.FLOAT, torch.float64: ir.DataType.DOUBLE, torch.float8_e4m3fn: ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, torch.float8_e4m3fnuz: ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, torch.float8_e5m2: ir.DataType.FLOAT8E5M2, torch.float8_e5m2fnuz: ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, torch.int16: ir.DataType.INT16, torch.int32: ir.DataType.INT32, torch.int64: ir.DataType.INT64, torch.int8: ir.DataType.INT8, torch.uint8: ir.DataType.UINT8, torch.uint16: ir.DataType.UINT16, torch.uint32: ir.DataType.UINT32, torch.uint64: ir.DataType.UINT64, } super().__init__( tensor, dtype=_TORCH_DTYPE_TO_ONNX[tensor.dtype], name=name, doc_string=doc_string ) def numpy(self) -> npt.NDArray: import torch self.raw: torch.Tensor if self.dtype == ir.DataType.BFLOAT16: return self.raw.view(torch.uint16).numpy(force=True) if self.dtype in { ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, ir.DataType.FLOAT8E5M2, ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, }: # TODO: Use ml_dtypes return self.raw.view(torch.uint8).numpy(force=True) return self.raw.numpy(force=True) def __array__(self, dtype: Any = None, copy: bool | None = None) -> npt.NDArray: del copy # Unused, but needed for the signature if dtype is None: return self.numpy() return self.numpy().__array__(dtype) def tobytes(self) -> bytes: # Implement tobytes to support native PyTorch types so we can use types like bloat16 # Reading from memory directly is also more efficient because # it avoids copying to a NumPy array import torch._subclasses.fake_tensor with torch._subclasses.fake_tensor.unset_fake_temporarily(): # pylint: disable=protected-access # Disable any fake mode so calling detach() etc. will return a real tensor tensor = self.raw.detach().cpu().contiguous() if isinstance(tensor, torch._subclasses.fake_tensor.FakeTensor): # pylint: disable=protected-access raise TypeError( f"Cannot take content out from the FakeTensor ('{self.name}'). Please replace the tensor " "with a tensor backed by real data using ONNXProgram.apply_weights() " "or save the model without initializers by setting include_initializers=False." ) return bytes( (ctypes.c_ubyte * tensor.element_size() * tensor.numel()).from_address( tensor.data_ptr() ) ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/tensor_adapters_test.py000066400000000000000000000051401475371071500260030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Unit tests for the tensor_adapters module.""" from __future__ import annotations import importlib.util import unittest import numpy as np import parameterized import torch from onnxscript.ir import tensor_adapters def skip_if_no(module_name: str): """Decorator to skip a test if a module is not installed.""" if importlib.util.find_spec(module_name) is None: return unittest.skip(f"{module_name} not installed") return lambda func: func @skip_if_no("torch") class TorchTensorTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ (torch.bfloat16, np.uint16), (torch.bool, np.bool_), (torch.complex128, np.complex128), (torch.complex64, np.complex64), (torch.float16, np.float16), (torch.float32, np.float32), (torch.float64, np.float64), (torch.float8_e4m3fn, np.uint8), (torch.float8_e4m3fnuz, np.uint8), (torch.float8_e5m2, np.uint8), (torch.float8_e5m2fnuz, np.uint8), (torch.int16, np.int16), (torch.int32, np.int32), (torch.int64, np.int64), (torch.int8, np.int8), (torch.uint16, np.uint16), (torch.uint32, np.uint32), (torch.uint64, np.uint64), (torch.uint8, np.uint8), ], ) def test_numpy_returns_correct_dtype(self, dtype: torch.dtype, np_dtype): tensor = tensor_adapters.TorchTensor(torch.tensor([1], dtype=dtype)) self.assertEqual(tensor.numpy().dtype, np_dtype) self.assertEqual(tensor.__array__().dtype, np_dtype) self.assertEqual(np.array(tensor).dtype, np_dtype) @parameterized.parameterized.expand( [ (torch.bfloat16), (torch.bool), (torch.complex128), (torch.complex64), (torch.float16), (torch.float32), (torch.float64), (torch.float8_e4m3fn), (torch.float8_e4m3fnuz), (torch.float8_e5m2), (torch.float8_e5m2fnuz), (torch.int16), (torch.int32), (torch.int64), (torch.int8), (torch.uint16), (torch.uint32), (torch.uint64), (torch.uint8), ], ) def test_tobytes(self, dtype: torch.dtype): tensor = tensor_adapters.TorchTensor(torch.tensor([1], dtype=dtype)) self.assertEqual(tensor.tobytes(), tensor.numpy().tobytes()) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/traversal.py000066400000000000000000000054231475371071500235560ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Utilities for traversing the IR graph.""" from __future__ import annotations __all__ = [ "RecursiveGraphIterator", ] from typing import Callable, Iterator, Reversible, Union from typing_extensions import Self from onnxscript.ir import _core, _enums GraphLike = Union[_core.Graph, _core.Function, _core.GraphView] class RecursiveGraphIterator(Iterator[_core.Node], Reversible[_core.Node]): def __init__( self, graph_like: GraphLike, *, recursive: Callable[[_core.Node], bool] | None = None, reverse: bool = False, ): """Iterate over the nodes in the graph, recursively visiting subgraphs. Args: graph_like: The graph to traverse. recursive: A callback that determines whether to recursively visit the subgraphs contained in a node. If not provided, all nodes in subgraphs are visited. reverse: Whether to iterate in reverse order. """ self._graph = graph_like self._recursive = recursive self._reverse = reverse self._iterator = self._recursive_node_iter(graph_like) def __iter__(self) -> Self: self._iterator = self._recursive_node_iter(self._graph) return self def __next__(self) -> _core.Node: return next(self._iterator) def _recursive_node_iter( self, graph: _core.Graph | _core.Function | _core.GraphView ) -> Iterator[_core.Node]: iterable = reversed(graph) if self._reverse else graph for node in iterable: # type: ignore[union-attr] yield node if self._recursive is not None and not self._recursive(node): continue yield from self._iterate_subgraphs(node) def _iterate_subgraphs(self, node: _core.Node): for attr in node.attributes.values(): if not isinstance(attr, _core.Attr): continue if attr.type == _enums.AttributeType.GRAPH: yield from RecursiveGraphIterator( attr.value, recursive=self._recursive, reverse=self._reverse, ) elif attr.type == _enums.AttributeType.GRAPHS: graphs = reversed(attr.value) if self._reverse else attr.value for graph in graphs: yield from RecursiveGraphIterator( graph, recursive=self._recursive, reverse=self._reverse, ) def __reversed__(self) -> Iterator[_core.Node]: return RecursiveGraphIterator( self._graph, recursive=self._recursive, reverse=not self._reverse, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/ir/traversal_test.py000066400000000000000000000051661475371071500246210ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import parameterized from onnxscript import ir from onnxscript.ir import traversal class RecursiveGraphIteratorTest(unittest.TestCase): def setUp(self): self.graph = ir.Graph( [], [], nodes=[ ir.Node("", "Node1", []), ir.Node("", "Node2", []), ir.Node( "", "If", [], attributes=[ ir.AttrGraph( "then_branch", ir.Graph( [], [], nodes=[ir.Node("", "Node3", []), ir.Node("", "Node4", [])], name="then_graph", ), ), ir.AttrGraph( "else_branch", ir.Graph( [], [], nodes=[ir.Node("", "Node5", []), ir.Node("", "Node6", [])], name="else_graph", ), ), ], ), ], name="main_graph", ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("forward", False, ("Node1", "Node2", "If", "Node3", "Node4", "Node5", "Node6")), ("reversed", True, ("If", "Node4", "Node3", "Node6", "Node5", "Node2", "Node1")), ] ) def test_recursive_graph_iterator(self, _: str, reverse: bool, expected: tuple[str, ...]): iterator = traversal.RecursiveGraphIterator(self.graph) if reverse: iterator = reversed(iterator) nodes = list(iterator) self.assertEqual(tuple(node.op_type for node in nodes), expected) @parameterized.parameterized.expand( [ ("forward", False, ("Node1", "Node2", "If")), ("reversed", True, ("If", "Node2", "Node1")), ] ) def test_recursive_graph_iterator_recursive_controls_recursive_behavior( self, _: str, reverse: bool, expected: list[str] ): nodes = list( traversal.RecursiveGraphIterator( self.graph, recursive=lambda node: node.op_type != "If", reverse=reverse ) ) self.assertEqual(tuple(node.op_type for node in nodes), expected) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/irbuilder.py000066400000000000000000000463671475371071500231360ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import dataclasses import io import logging import warnings from typing import Any, Optional, Protocol, Sequence, Union import onnx from onnx import ValueInfoProto, helper from onnx.defs import onnx_opset_version import onnxscript from onnxscript import type_annotation as ta from onnxscript import values from onnxscript._internal import version_utils from onnxscript.onnx_types import ONNXType from onnxscript.sourceinfo import SourceInfo # A simple IR (Function, Stmt, Attr, Var): logger = logging.getLogger("onnxscript") def _format(seq: Sequence[Any], prefix: str, sep: str, suffix: str, formatter=str): """Formats a sequence of objects into a string.""" return prefix + sep.join([formatter(x) for x in seq]) + suffix def select_ir_version(version: int, domain: str = "") -> int: """Selects a suitable ONNX ir_version for a given opset version.""" if domain == "": domain = "ai.onnx" if (domain, version) not in helper.OP_SET_ID_VERSION_MAP: return max(v for k, v in helper.OP_SET_ID_VERSION_MAP.items() if k[0] == "ai.onnx") return helper.OP_SET_ID_VERSION_MAP[domain, version] class IRType: def __init__(self): self.onnx_type = onnx.TypeProto() def to_type_proto(self): return self.onnx_type def __repr__(self) -> str: return "IRType()" class IRTensorType(IRType): def __init__(self, elem_type: onnx.TensorProto.DataType) -> None: super().__init__() self.onnx_type.tensor_type.elem_type = elem_type def __repr__(self) -> str: return f"IRTensorType({self.onnx_type.tensor_type.elem_type})" class IRTypeLike(Protocol): def to_type_proto(self) -> onnx.TypeProto: """Converts IR type representation to onnx.TypeProto""" class IRVar: """A variable (representing a formal parameter).""" def __init__(self, varname: str, typeinfo: IRTypeLike, sourceinfo: SourceInfo) -> None: if not isinstance(varname, str): raise TypeError(f"varname must be a string not {type(varname)!r}.") self.name = varname self.info = sourceinfo self.typeinfo = typeinfo def __str__(self): return self.name def __repr__(self): return f"{self.__class__.__name__}({self.name!r}, {self.typeinfo!r})" def typed_str(self): return f"{self.name} : {self.typeinfo}" def to_value_info(self, use_default_type: bool = True): """Converts the content of this class into :class:`onnx.ValueInfoProto`. Args: use_default_type: if True, use a default type if an explicit type is not known. Otherwise, returns a ValueInfoProto without type. Returns: an instance of :class:`onnx.ValueInfoProto` """ if self.name is None: raise ValueError(self.info.msg("name cannot be None.")) value_info_proto = ValueInfoProto() value_info_proto.name = self.name if self.typeinfo is not None: value_info_proto.type.CopyFrom(self.typeinfo.to_type_proto()) elif use_default_type: value_info_proto.type.CopyFrom(IRType().to_type_proto()) return value_info_proto def _opt_var_to_str(x): return "" if x is None else str(x) class IRAttributeValue: """An attribute value (representing an actual parameter). Attributes: name: The name of the attribute. type: The type of the attribute. attr_proto: The attribute proto. """ def __init__(self, attrproto: onnx.AttributeProto) -> None: self.attr_proto = attrproto def __str__(self): if self.attr_proto.HasField("ref_attr_name"): return f"{self.attr_proto.name} = @{self.attr_proto.ref_attr_name}" # self.name + " = " + self.value return helper.printable_attribute(self.attr_proto) @property def name(self) -> str: return self.attr_proto.name @property def type(self) -> onnx.AttributeProto.AttributeType: return self.attr_proto.type @dataclasses.dataclass(frozen=True) class IRAttributeParameter: """An attribute parameter (representing a formal parameter). It may or may not carry a default value. Attributes: name: The name of the attribute. type: The type of the attribute. default_value: The default value of the attribute. has_default: Whether the attribute has a default value. attr_proto: The attribute proto. """ name: str type: onnx.AttributeProto.AttributeType default_value: str | int | float | None = None # TODO(justinchuby): Validate the default_value is the same type as specified in AttributeType. def __str__(self): if self.has_default: return helper.printable_attribute(self.attr_proto) # TODO(justinchuby): Include a readable type name. return self.name @property def has_default(self): return self.default_value is not None @property def attr_proto(self) -> onnx.AttributeProto: if not self.has_default: raise ValueError( "Attribute has no default value. Only attributes with default " "values can be converted to AttributeProto." ) if version_utils.onnx_older_than("1.15"): # TODO(after 1.14 is deprecated): Remove this branch. # Argument 'attr_type' was added after version 1.14. return helper.make_attribute(self.name, self.default_value) # pylint: disable=unexpected-keyword-arg return helper.make_attribute(self.name, self.default_value, attr_type=self.type) # type: ignore[call-arg] # pylint: enable=unexpected-keyword-arg class IRStmt: def __init__( self, result: Sequence[str], callee: values.Op, args: Sequence[Optional[str]], attrs: Sequence[IRAttributeValue], sub_functions=None, ) -> None: if not isinstance(callee, values.Op): raise TypeError(f"Unexpected type {type(callee)} for callee.") self.result = result self.callee = callee self.args = args self.attrs = attrs self.functions = sub_functions or {} def __str__(self): if isinstance(self.result, str): logger.debug("unexpected str type for self.result where type(self)=%r", type(self)) lhs = ", ".join(self.result) attrs = "" if self.attrs: attrs = _format(self.attrs, "<", ", ", ">") args = _format(self.args, "(", ", ", ")", _opt_var_to_str) domain = self.callee.opset.domain opname = self.callee.name callee = f"{domain}.{opname}" if (domain != "") else opname return f"{lhs} = {callee} {attrs}{args}" def debug_print(self): if logger.isEnabledFor(logging.DEBUG): logger.debug("%s: %s", type(self), str(self)) def to_node_proto(self, node_name: str) -> onnx.NodeProto: n = helper.make_node( self.callee.name, [_opt_var_to_str(x) for x in self.args], [str(x) for x in self.result], domain=self.callee.opset.domain, name=node_name, ) for a in self.attrs: n.attribute.append(a.attr_proto) return n @property def output_names(self) -> Sequence[str]: """Returns the list of variables assigned to by this statement.""" return [str(x) for x in self.result] class IRFunction: """Represents a function in the IR.""" def __init__(self, name: str, domain: str = "") -> None: self.domain = domain self.name = name self.outputs: list[IRVar] = [] self.stmts: list[IRStmt] = [] self.called_functions: dict[str, onnx.FunctionProto] = {} self.docstring: str = "" # a dictionary of nested function-definitions self.nested_functions: dict[str, IRFunction] = {} self.outer_scope_variables: dict[Any, Any] = {} self.ordered_inputs_and_attrs: list[Union[IRVar, IRAttributeParameter]] = [] @property def assigned_names(self) -> Sequence[str]: """Returns the list of variables assigned to by this function.""" return [v for stmt in self.stmts for v in stmt.output_names] @property def inputs(self) -> Sequence[IRVar]: return [var for var in self.ordered_inputs_and_attrs if isinstance(var, IRVar)] @property def attrs(self) -> Sequence[IRAttributeParameter]: return [ attr for attr in self.ordered_inputs_and_attrs if isinstance(attr, IRAttributeParameter) ] def __str__(self): attrs = _format(self.attrs, "<", ", ", ">") if self.attrs else "" inputs = _format([x.typed_str() for x in self.inputs], "(", ", ", ")") outputs = _format([x.typed_str() for x in self.outputs], "(", ", ", ")") stmts = _format(self.stmts, "\n{\n ", "\n ", "\n}\n") return f"{self.name} {attrs}{inputs} => {outputs}{stmts}" def append_docstring(self, docstring): self.docstring += docstring def append_stmt(self, stmt: IRStmt) -> None: self.stmts.append(stmt) def append_input(self, name: IRVar) -> None: self.ordered_inputs_and_attrs.append(name) def append_output(self, name: IRVar) -> None: self.outputs.append(name) def add_attr_parameter(self, attr: IRAttributeParameter) -> None: self.ordered_inputs_and_attrs.append(attr) def debug_print(self): if logger.isEnabledFor(logging.DEBUG): st = io.StringIO() for s in self.stmts: for attr in s.attrs: if attr.attr_proto.HasField("g"): st.write(helper.printable_graph(attr.attr_proto.g)) st.write("\n") def add_called_function(self, fun: values.OnnxFunction) -> None: for name, fct in fun.function_ir.called_functions.items(): if name in self.called_functions: continue self.called_functions[name] = fct if fun.name in self.called_functions: # Already added. return try: proto = fun.to_function_proto() except (TypeError, AttributeError) as e: raise TypeError(f"Issue with type f{type(fun)}.") from e self.called_functions[fun.name] = proto def add_nested_function(self, fun: IRFunction) -> None: self.nested_functions[fun.name] = fun def to_model_proto( self, functions=None, io_types: Optional[ONNXType] = None, input_types: Optional[Sequence[ONNXType]] = None, output_types: Optional[Sequence[ONNXType]] = None, **kwargs, ) -> onnx.ModelProto: """Converts this instance into a `onnx.ModelProto`. Args: functions: A list of functions to include in the model. By default, all functions called at least once are included. io_types: When specified, all the inputs/outputs of the model are set to be of this type. input_types: When specified, all the inputs of the model are set to be of the corresponding type in this list. output_types: When specified, all the outputs of the model are set to be of the corresponding type in this list. kwargs: Additional parameters given to function :func:`onnx.helper.make_model`. Returns: An instance of :class:`onnx.ModelProto`. """ graph, sub_functions = self.to_graph_and_functions(use_default_type=False) if io_types is not None: for input in graph.input: if not input.HasField("type"): input.type.CopyFrom(io_types.to_type_proto()) for output in graph.output: if not output.HasField("type"): output.type.CopyFrom(io_types.to_type_proto()) if input_types is not None: for input, type in zip(graph.input, input_types): input.type.CopyFrom(type.to_type_proto()) if output_types is not None: for output, type in zip(graph.output, output_types): output.type.CopyFrom(type.to_type_proto()) if functions is None: functions = sub_functions.values() else: def to_proto(f): if isinstance(f, onnx.FunctionProto): return f if isinstance(f, onnxscript.OnnxFunction): return f.to_function_proto() raise TypeError("Expected a value of type FunctionProto of OnnxFunction") functions = [to_proto(f) for f in functions] opsets = {} for n in self.stmts: if n.callee.opset.domain not in opsets: opsets[n.callee.opset.domain] = n.callee.opset.version for proto in functions: if proto.domain not in opsets: opsets[proto.domain] = 1 # TODO(rama): Handle conflicts with appropriate error/warning message. for opset in proto.opset_import: if opset.domain not in opsets: opsets[opset.domain] = opset.version if "" not in opsets: # No operator is using the standard opset. # A default value is given. opsets[""] = onnx_opset_version() if "ir_version" not in kwargs: kwargs["ir_version"] = select_ir_version(opsets[""]) opset_imports = [ onnx.helper.make_opsetid(domain, version) for domain, version in opsets.items() ] return helper.make_model( graph, opset_imports=opset_imports, functions=functions, **kwargs ) def to_graph_and_functions( self, use_default_type: bool = True ) -> tuple[onnx.GraphProto, dict[str, onnx.FunctionProto]]: """Converts this instance into a `onnx.GraphProto` and a map from function-name to `onnx.FunctionProto`. Args: use_default_type: if True, the function uses a default type for inputs and outputs that do not have a type Returns: a pair of a :class:`onnx.GraphProto` and list of :class:`onnx.FunctionProto` """ called_functions: dict[str, onnx.FunctionProto] = {} for s in self.stmts: called_functions.update(s.functions) called_functions.update(self.called_functions) graph = helper.make_graph( [s.to_node_proto(f"n{i}") for i, s in enumerate(self.stmts)], self.name, [x.to_value_info(use_default_type) for x in self.inputs], [y.to_value_info(use_default_type) for y in self.outputs], ) return graph, called_functions def to_graph_proto(self, use_default_type: bool = True) -> onnx.GraphProto: """Converts this instance into a `onnx.GraphProto`. Args: use_default_type: if True, the function uses a default type for inputs and outputs that do not have a type Returns: an instance of :class:`onnx.GraphProto` """ graph, _ = self.to_graph_and_functions(use_default_type=use_default_type) return graph def get_opset_import(self) -> dict[str, int]: func_opset_imports = {} for s in self.stmts: if s.callee.opset.domain not in func_opset_imports: func_opset_imports[s.callee.opset.domain] = s.callee.opset.version elif func_opset_imports[s.callee.opset.domain] != s.callee.opset.version: warnings.warn( f"There is a version conflict in domain: {s.callee.opset.domain!r}, " f"with {self.name!r}.", category=UserWarning, stacklevel=1, ) return func_opset_imports def to_function_proto(self) -> onnx.FunctionProto: """Converts this instance into a `onnx.FunctionProto`. Note: Default values for attributes are an experimental feature in ONNX. Conversion ignores default values for attributes if the ONNX version installed doesn't support it. """ opsets = self.get_opset_import() nodes = [s.to_node_proto(f"n{i}") for i, s in enumerate(self.stmts)] for n in nodes: if n.domain not in opsets: opsets[n.domain] = 1 # TODO: how to get n.version? opset_imports = [ onnx.helper.make_opsetid(domain, version) for domain, version in opsets.items() ] attribute_names = [attr.name for attr in self.attrs if not attr.has_default] f = helper.make_function( self.domain, self.name, inputs=[x.name for x in self.inputs], outputs=[y.name for y in self.outputs], nodes=nodes, opset_imports=opset_imports, # TODO attributes=attribute_names, doc_string=self.docstring, ) # In protobuf 4.x fields aren't defined as class attribute so it should check instance attribute instead if hasattr(f, "attribute_proto"): f.attribute_proto.extend( [attr.attr_proto for attr in self.attrs if attr.has_default] ) return f # IRBuilder: abstracts out details of the IR in the python-to-IR converter class IRBuilder: def __init__(self): self.functions = {} def new_function(self, name: str, domain: str = "", register: bool = False) -> IRFunction: if register and (domain, name) in self.functions: raise RuntimeError(f"Function '{name}' already exists in domain '{domain}'.") function = IRFunction(name, domain) if register: self.functions[domain, name] = function return function def add_docstring(self, fn: IRFunction, docstring: str): fn.append_docstring(docstring) def add_stmt( self, fn: IRFunction, results: Sequence[str], callee: values.Op, args: Sequence[Optional[str]], attrs: Sequence[IRAttributeValue], sub_functions=None, ) -> None: stmt = IRStmt(results, callee, args, attrs, sub_functions=sub_functions) fn.append_stmt(stmt) def add_input( self, fn: IRFunction, varname: str, type: IRTypeLike, info: SourceInfo ) -> None: var = IRVar(varname, type, info) fn.append_input(var) def add_attr_parameter( self, fn: IRFunction, varname: str, attribute_type: onnx.AttributeProto.AttributeType, default_value: int | float | str | None, ) -> None: fn.add_attr_parameter(IRAttributeParameter(varname, attribute_type, default_value)) def add_output(self, fn: IRFunction, varname: str, typeinfo, sourceinfo) -> None: var = IRVar(varname, typeinfo, sourceinfo) fn.append_output(var) def make_attr(self, attrproto: onnx.AttributeProto) -> IRAttributeValue: return IRAttributeValue(attrproto) def make_attr_ref(self, attrname: str, refname: str, pytype: type) -> IRAttributeValue: proto = onnx.AttributeProto() proto.name = attrname proto.ref_attr_name = refname attr_type = ta.pytype_to_attrtype(pytype) assert attr_type is not None proto.type = attr_type return IRAttributeValue(proto) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/main.py000066400000000000000000000141261475371071500220650ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint disable: protected-access from __future__ import annotations import ast import inspect import sys from typing import Any, Callable, Optional, Sequence import onnx.helper import onnxscript from onnxscript import converter, irbuilder, values from onnxscript._internal import ast_utils def script_check( f: ast.FunctionDef, opset: values.Opset, global_names: dict[str, Any], source: str, default_opset: Optional[values.Opset] = None, ) -> irbuilder.IRFunction: """Check that a function falls into the ONNXScript subset of Python.""" # See if conversion succeeds. # TODO: cleanup Converter interface/API, separating checker from # converter convert = converter.Converter( opset=opset, global_names=global_names, source=source, default_opset=default_opset, ) return convert.translate_function_def(f) def script( opset: Optional[values.Opset] = None, default_opset: Optional[values.Opset] = None, **kwargs: Any, ) -> Callable[[Callable], onnxscript.OnnxFunction]: """Main decorator. Declares a function as an onnx function. Args: opset: Opset the function belongs to (see :ref:`l-api-opsets`). default_opset: Opset to use for operators not in the function's opset. kwargs: Additional keyword arguments. Returns: an instance of :class:`onnxscript.values.OnnxFunction` Example: :: @script() def log2(x): one = op.Constant(value=make_tensor('one', TensorProto.FLOAT, [1], [1])) return op.Div(op.Log(x), op.CastLike(op.Log(cst), x)) Or: :: from onnxscript.onnx_opset import opset16 @script(opset16) def log2(x): one = op.Constant(value=make_tensor('one', TensorProto.FLOAT, [1], [1])) return op.Div(op.Log(x), op.CastLike(op.Log(cst), x)) """ opset = opset or values.Opset("this", 1) if not isinstance(opset, values.Opset): raise TypeError( "Script parameter must be an opset. Did you use @script instead of @script()?" ) def transform(f: Callable) -> onnxscript.OnnxFunction: if not inspect.isfunction(f): raise TypeError("The ONNXScript decorator should be applied to functions only.") src, f_ast = ast_utils.get_src_and_ast(f) # The script should be compiled using the globals/locals at the definition site. # This allows the script to reference names defined outside the script, # which is used for a few different purposes. # The following is an approximate solution that works for normal use. module = inspect.getmodule(f) closure = inspect.getclosurevars(f) env = module.__dict__.copy() env.update(closure.nonlocals) result = script_check(f_ast, opset, env, src, default_opset=default_opset) # TODO: add transformations. return onnxscript.OnnxFunction(opset, f, result, src, kwargs) return transform def graph() -> Callable[[Callable], values.OnnxClosure]: """A parametric decorator used to annotate nested-functions that are used as graph-attributes. Returns: A decorator that returns its input function, but attaches a graph_proto attribute representing the input function. The translation is not done at this time, but previously when the outer-level function was translated to an OnnxFunction. The decorator just looks up and retrieves the GraphProto representation previously generated. Example: :: @script() def cumulative_sum(X: INT64['N']): # Translation of cumulative_sum by @script will also translate Sum # into a GraphProto, which will be stored in the OnnxFunction generated # for cumulative_sum. At run-time (in eager-mode), the @graph decorator # retrieves the pre-computed GraphProto and attaches it to the Sum function. @graph() def Sum(sum_in, next): sum_out = sum_in + next scan_out = op.Identity(sum_out) return sum_out, scan_out zero = op.Constant(value_int=0) # The call to higher-order operator Scan below uses the above function # Sum as a graph-attribute. all_sum, result = op.Scan (zero, X, body=Sum, num_scan_inputs=1) return result """ # This is a bit fragile. We want to get the ONNXFunction object representing # the outer-scope ONNXScript function from the execution stack. The caller of # @graph is the original script function (cumulative_sum in the above example), # and the caller of that function is the wrapper function/method in the # corresponding OnnxFunction object. # Currently, there is no support for eager-mode execution of nested functions, # so we don't need to handle doubly nested functions (e.g., a function defined # inside Sum in the above example). function_frame = sys._getframe(1) # pylint: disable=protected-access wrapper_frame = sys._getframe(3) # pylint: disable=protected-access onnx_function = wrapper_frame.f_locals["self"] nested_functions = onnx_function.function_ir.nested_functions def transform(f: Callable) -> values.OnnxClosure: return values.OnnxClosure(nested_functions[f.__name__], function_frame, f) return transform def is_converted_fun(f: Any) -> bool: """Return True if f is a function converted by onnxscript decorator.""" return isinstance(f, onnxscript.OnnxFunction) def export_onnx_lib(functions: Sequence[values.OnnxFunction], filename: str) -> None: # Since we don't yet have LibProto defined, we use a ModelProto as a temporary # container for the list of functions exported as a library, with an empty graph # and dummy opset_imports. model = onnx.helper.make_model( onnx.GraphProto(), functions=[f.to_function_proto() for f in functions], producer_name="p2o", opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 15)], ) onnx.save(model, filename) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/000077500000000000000000000000001475371071500227575ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/__init__.py000066400000000000000000000123241475371071500250720ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Mapping, Tuple from onnx.defs import onnx_opset_version from onnxscript.onnx_opset._impl.opset1 import Opset1 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset2 import Opset2 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset3 import Opset3 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset4 import Opset4 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset5 import Opset5 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset6 import Opset6 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset7 import Opset7 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset8 import Opset8 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset9 import Opset9 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset10 import Opset10 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset11 import Opset11 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset12 import Opset12 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset13 import Opset13 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset14 import Opset14 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset15 import Opset15 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset16 import Opset16 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset17 import Opset17 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset18 import Opset18 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset19 import Opset19 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset20 import Opset20 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset21 import Opset21 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset22 import Opset22 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml1 import Opset_ai_onnx_ml1 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml2 import Opset_ai_onnx_ml2 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml3 import Opset_ai_onnx_ml3 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml4 import Opset_ai_onnx_ml4 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml5 import Opset_ai_onnx_ml5 from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_preview_training1 import ( Opset_ai_onnx_preview_training1, ) from onnxscript.values import Opset __all__ = [ "all_opsets", "opset1", "opset2", "opset3", "opset4", "opset5", "opset6", "opset7", "opset8", "opset9", "opset10", "opset11", "opset12", "opset13", "opset14", "opset15", "opset16", "opset17", "opset18", "opset19", "opset20", "opset21", "opset22", "opset_ai_onnx_ml1", "opset_ai_onnx_ml2", "opset_ai_onnx_ml3", "opset_ai_onnx_ml4", "opset_ai_onnx_ml5", "opset_ai_onnx_preview_training1", ] if onnx_opset_version() < 14: raise ImportError( f"ONNX Script requires ONNX opset >= 14 but {onnx_opset_version()} is detected." ) opset1 = Opset1() opset2 = Opset2() opset3 = Opset3() opset4 = Opset4() opset5 = Opset5() opset6 = Opset6() opset7 = Opset7() opset8 = Opset8() opset9 = Opset9() opset10 = Opset10() opset11 = Opset11() opset12 = Opset12() opset13 = Opset13() opset14 = Opset14() opset15 = Opset15() opset16 = Opset16() opset17 = Opset17() opset18 = Opset18() opset19 = Opset19() opset20 = Opset20() opset21 = Opset21() opset22 = Opset22() opset_ai_onnx_ml1 = Opset_ai_onnx_ml1() opset_ai_onnx_ml2 = Opset_ai_onnx_ml2() opset_ai_onnx_ml3 = Opset_ai_onnx_ml3() opset_ai_onnx_ml4 = Opset_ai_onnx_ml4() opset_ai_onnx_ml5 = Opset_ai_onnx_ml5() opset_ai_onnx_preview_training1 = Opset_ai_onnx_preview_training1() all_opsets: Mapping[Tuple[str, int], Opset] = { ( "", 1, ): opset1, ( "", 2, ): opset2, ( "", 3, ): opset3, ( "", 4, ): opset4, ( "", 5, ): opset5, ( "", 6, ): opset6, ( "", 7, ): opset7, ( "", 8, ): opset8, ( "", 9, ): opset9, ( "", 10, ): opset10, ( "", 11, ): opset11, ( "", 12, ): opset12, ( "", 13, ): opset13, ( "", 14, ): opset14, ( "", 15, ): opset15, ( "", 16, ): opset16, ( "", 17, ): opset17, ( "", 18, ): opset18, ( "", 19, ): opset19, ( "", 20, ): opset20, ( "", 21, ): opset21, ( "", 22, ): opset22, ( "ai.onnx.ml", 1, ): opset_ai_onnx_ml1, ( "ai.onnx.ml", 2, ): opset_ai_onnx_ml2, ( "ai.onnx.ml", 3, ): opset_ai_onnx_ml3, ( "ai.onnx.ml", 4, ): opset_ai_onnx_ml4, ( "ai.onnx.ml", 5, ): opset_ai_onnx_ml5, ( "ai.onnx.preview.training", 1, ): opset_ai_onnx_preview_training1, } microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/000077500000000000000000000000001475371071500240575ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset1.py000066400000000000000000004543151475371071500256600ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import GraphProto, TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset1(Opset): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 1) T_Abs = TypeVar("T_Abs", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Abs(self, X: T_Abs, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Abs: r"""[🌐 Abs(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Abs.html#abs-1 "Online Documentation") Absolute takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the absolute is, y = abs(x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Abs", 1, "") op = Op(self, "Abs", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Add = TypeVar("T_Add", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Add( self, A: T_Add, B: T_Add, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Add: r"""[🌐 Add(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Add.html#add-1 "Online Documentation") Performs element-wise binary addition (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Add", 1, "") op = Op(self, "Add", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast, consumed_inputs=consumed_inputs, ) T_And: TypeAlias = BOOL T1_And: TypeAlias = BOOL def And( self, A: T_And, B: T_And, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T1_And: r"""[🌐 And(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__And.html#and-1 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `and` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B`. If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a detailed description of the broadcasting rules. Args: A: Left input tensor for the logical operator. B: Right input tensor for the logical operator. axis: If set, defines the broadcast dimensions. broadcast: Enable broadcasting """ schema = get_schema("And", 1, "") op = Op(self, "And", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_ArgMax = TypeVar( "T_ArgMax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMax(self, data: T_ArgMax, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1) -> INT64: r"""[🌐 ArgMax(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMax.html#argmax-1 "Online Documentation") Computes the indices of the max elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The type of the output tensor is integer. Args: data: An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ArgMax", 1, "") op = Op(self, "ArgMax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims) T_ArgMin = TypeVar( "T_ArgMin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMin(self, data: T_ArgMin, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1) -> INT64: r"""[🌐 ArgMin(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMin.html#argmin-1 "Online Documentation") Computes the indices of the min elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The type of the output tensor is integer. Args: data: An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ArgMin", 1, "") op = Op(self, "ArgMin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims) T_AveragePool = TypeVar("T_AveragePool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def AveragePool( self, X: T_AveragePool, *, auto_pad: str = "NOTSET", kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_AveragePool: r"""[🌐 AveragePool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AveragePool.html#averagepool-1 "Online Documentation") AveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. average pooling consisting of computing the average on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1) * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is divided by the number of elements exclude pad. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("AveragePool", 1, "") op = Op(self, "AveragePool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_BatchNormalization = TypeVar("T_BatchNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def BatchNormalization( self, X: T_BatchNormalization, scale: T_BatchNormalization, B: T_BatchNormalization, mean: T_BatchNormalization, var: T_BatchNormalization, *, consumed_inputs: Sequence[int], epsilon: float = 9.999999747378752e-06, is_test: int = 0, momentum: float = 0.8999999761581421, spatial: int = 1, ) -> Tuple[ T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, ]: r"""[🌐 BatchNormalization(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BatchNormalization.html#batchnormalization-1 "Online Documentation") Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, there are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, mean, var, saved_mean, saved_var (training mode) Output case #2: Y (test mode) Args: X: The input 4-dimensional tensor of shape NCHW. scale: The scale as a 1-dimensional tensor of size C to be applied to the output. B: The bias as a 1-dimensional tensor of size C to be applied to the output. mean: The running mean (training) or the estimated mean (testing) as a 1-dimensional tensor of size C. var: The running variance (training) or the estimated variance (testing) as a 1-dimensional tensor of size C. consumed_inputs: legacy optimization attribute. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero, default is 1e-5f. is_test: If set to nonzero, run spatial batch normalization in test mode, default is 0. momentum: Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum), default is 0.9f. spatial: If true, compute the mean and variance across all spatial elements If false, compute the mean and variance across per feature.Default is 1. """ schema = get_schema("BatchNormalization", 1, "") op = Op(self, "BatchNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, B, mean, var), consumed_inputs=consumed_inputs, epsilon=epsilon, is_test=is_test, momentum=momentum, spatial=spatial, ) T1_Cast = TypeVar( "T1_Cast", BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Cast: TypeAlias = Union[ BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ] def Cast(self, input: T1_Cast, *, to: str) -> T2_Cast: r"""[🌐 Cast(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cast.html#cast-1 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor to a data type specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. NOTE: Casting to and from strings is not supported yet. Args: input: Input tensor to be cast. to: The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto """ schema = get_schema("Cast", 1, "") op = Op(self, "Cast", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), to=to) T_Ceil = TypeVar("T_Ceil", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Ceil(self, X: T_Ceil, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Ceil: r"""[🌐 Ceil(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Ceil.html#ceil-1 "Online Documentation") Ceil takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the ceil is, y = ceil(x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Ceil", 1, "") op = Op(self, "Ceil", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Clip = TypeVar("T_Clip", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Clip( self, input: T_Clip, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, max: Optional[float] = None, min: Optional[float] = None, ) -> T_Clip: r"""[🌐 Clip(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Clip.html#clip-1 "Online Documentation") Clip operator limits the given input within an interval. The interval is specified with arguments 'min' and 'max'. They default to numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max() respectively. Args: input: Input tensor whose elements to be clipped consumed_inputs: legacy optimization attribute. max: Maximum value, above which element is replaced by max min: Minimum value, under which element is replaced by min """ schema = get_schema("Clip", 1, "") op = Op(self, "Clip", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), consumed_inputs=consumed_inputs, max=max, min=min, ) T_Concat = TypeVar("T_Concat", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Concat(self, *inputs: T_Concat, axis: Optional[int] = None) -> T_Concat: r"""[🌐 Concat(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Concat.html#concat-1 "Online Documentation") Concatenate a list of tensors into a single tensor Args: inputs: (variadic) List of tensors for concatenation axis: Which axis to concat on. Default value is 1. """ schema = get_schema("Concat", 1, "") op = Op(self, "Concat", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *inputs), axis=axis) T_Constant: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def Constant(self, *, value: TensorProto) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-1 "Online Documentation") A constant tensor. Args: value: The value for the elements of the output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 1, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op(value=value) T_Conv = TypeVar("T_Conv", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Conv( self, X: T_Conv, W: T_Conv, B: Optional[T_Conv] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Conv: r"""[🌐 Conv(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Conv.html#conv-1 "Online Documentation") The convolution operator consumes an input tensor and a filter, and computes the output. Args: X: Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn). Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. W: The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (M x C/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the kernel shape will be (M x C/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... kn) is the dimension of the kernel. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the weight tensor to arrive with the dimension denotation of [FILTER_OUT_CHANNEL, FILTER_IN_CHANNEL, FILTER_SPATIAL, FILTER_SPATIAL ...]. X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C (assuming zero based indices for the shape array). Or in other words FILTER_IN_CHANNEL should be equal to DATA_CHANNEL. B: (optional) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. group: number of groups input channels and output channels are divided into. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("Conv", 1, "") op = Op(self, "Conv", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, B), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_ConvTranspose = TypeVar("T_ConvTranspose", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def ConvTranspose( self, X: T_ConvTranspose, W: T_ConvTranspose, B: Optional[T_ConvTranspose] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, output_padding: Optional[Sequence[int]] = None, output_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_ConvTranspose: r"""[🌐 ConvTranspose(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConvTranspose.html#convtranspose-1 "Online Documentation") The convolution transpose operator consumes an input tensor and a filter, and computes the output. If the pads parameter is provided the shape of the output is calculated via the following equation: output_shape[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - pads[start_i] - pads[end_i] output_shape can also be explicitly specified in which case pads values are auto generated using these equations: total_padding[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - output_shape[i] If (auto_pads != SAME_UPPER): pads[start_i] = total_padding[i]/2; pads[end_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2) Else: pads[start_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2); pads[end_i] = (total_padding[i]/2). Args: X: Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn) W: The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (C x M/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the weight shape will be (C x M/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... x kn) is the dimension of the kernel. The number of channels in the output should be equal to W.shape[1] * group (assuming zero based indices of the shape array) B: (optional) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. group: number of groups input channels and output channels are divided into. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W. output_padding: The zero-padding added to one side of the output. This is also called adjs/adjustment in some frameworks. output_shape: The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If output_shape is specified pads values are ignored. See doc for details for equations to generate pads pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("ConvTranspose", 1, "") op = Op(self, "ConvTranspose", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, B), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, output_padding=output_padding, output_shape=output_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_DepthToSpace = TypeVar( "T_DepthToSpace", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def DepthToSpace(self, input: T_DepthToSpace, *, blocksize: int) -> T_DepthToSpace: r"""[🌐 DepthToSpace(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DepthToSpace.html#depthtospace-1 "Online Documentation") DepthToSpace rearranges (permutes) data from depth into blocks of spatial data. This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height and width dimensions. Args: input: Input tensor of [N,C,H,W], where N is the batch axis, C is the channel or depth, H is the height and W is the width. blocksize: Blocks of [blocksize, blocksize] are moved. """ schema = get_schema("DepthToSpace", 1, "") op = Op(self, "DepthToSpace", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), blocksize=blocksize) T_Div = TypeVar("T_Div", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Div( self, A: T_Div, B: T_Div, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Div: r"""[🌐 Div(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Div.html#div-1 "Online Documentation") Performs element-wise binary division (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Div", 1, "") op = Op(self, "Div", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast, consumed_inputs=consumed_inputs, ) T_Dropout = TypeVar("T_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Dropout( self, data: T_Dropout, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, is_test: int = 0, ratio: float = 0.5, ) -> Tuple[T_Dropout, T_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-1 "Online Documentation") Dropout takes one input data (Tensor) and produces two Tensor outputs, output (Tensor) and mask (Tensor). Depending on whether it is in test mode or not, the output Y will either be a random dropout, or a simple copy of the input. Note that our implementation of Dropout does scaling in the training phase, so during testing nothing needs to be done. Args: data: The input data as Tensor. consumed_inputs: legacy optimization attribute. is_test: (int, default 0) if nonzero, run dropout in test mode where the output is simply Y = X. ratio: (float, default 0.5) the ratio of random dropout """ schema = get_schema("Dropout", 1, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), consumed_inputs=consumed_inputs, is_test=is_test, ratio=ratio, ) T_Elu = TypeVar("T_Elu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Elu( self, X: T_Elu, *, alpha: float = 1.0, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Elu: r"""[🌐 Elu(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Elu.html#elu-1 "Online Documentation") Elu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the tensor elementwise. Args: X: 1D input tensor alpha: Coefficient of ELU default to 1.0. consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Elu", 1, "") op = Op(self, "Elu", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, consumed_inputs=consumed_inputs ) T_Equal = TypeVar("T_Equal", BOOL, INT32, INT64) T1_Equal: TypeAlias = BOOL def Equal( self, A: T_Equal, B: T_Equal, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T1_Equal: r"""[🌐 Equal(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Equal.html#equal-1 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B`. If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a detailed description of the broadcasting rules. Args: A: Left input tensor for the logical operator. B: Right input tensor for the logical operator. axis: If set, defines the broadcast dimensions. broadcast: Enable broadcasting """ schema = get_schema("Equal", 1, "") op = Op(self, "Equal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_Exp = TypeVar("T_Exp", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Exp(self, input: T_Exp, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Exp: r"""[🌐 Exp(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Exp.html#exp-1 "Online Documentation") Calculates the exponential of the given input tensor, element-wise. Args: input: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Exp", 1, "") op = Op(self, "Exp", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Flatten = TypeVar("T_Flatten", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Flatten(self, input: T_Flatten, *, axis: int = 1) -> T_Flatten: r"""[🌐 Flatten(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Flatten.html#flatten-1 "Online Documentation") Flattens the input tensor into a 2D matrix. If input tensor has shape (d_0, d_1, ... d_n) then the output will have shape (d_0 X d_1 ... d_(axis-1), d_axis X d_(axis+1) ... X dn). Args: input: A tensor of rank >= axis. axis: Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [0, R], where R is the rank of the input tensor. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). """ schema = get_schema("Flatten", 1, "") op = Op(self, "Flatten", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Floor = TypeVar("T_Floor", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Floor(self, X: T_Floor, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Floor: r"""[🌐 Floor(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Floor.html#floor-1 "Online Documentation") Floor takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the floor is, y = floor(x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Floor", 1, "") op = Op(self, "Floor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_GRU = TypeVar("T_GRU", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_GRU: TypeAlias = INT32 def GRU( self, X: T_GRU, W: T_GRU, R: T_GRU, B: Optional[T_GRU] = None, sequence_lens: Optional[T1_GRU] = None, initial_h: Optional[T_GRU] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "foward", hidden_size: Optional[int] = None, output_sequence: int = 0, ) -> Tuple[T_GRU, T_GRU]: r"""[🌐 GRU(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GRU.html#gru-1 "Online Documentation") Computes an one-layer GRU. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `z` - update gate `r` - reset gate `h` - hidden gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[zrh]` - W parameter weight matrix for update, reset, and hidden gates `R[zrh]` - R recurrence weight matrix for update, reset, and hidden gates `Wb[zrh]` - W bias vectors for update, reset, and hidden gates `Rb[zrh]` - R bias vectors for update, reset, and hidden gates `WB[zrh]` - W parameter weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `RB[zrh]` - R recurrence weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `WBb[zrh]` - W bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `RBb[zrh]` - R bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh): - zt = f(Xt*(Wz^T) + Ht-1*Rz + Wbz + Rbz) - rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*Rr + Wbr + Rbr) - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*Rh + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0 - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*Rh + Rbh) + Wbh) # when linear_before_reset != 0 - Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1 Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[zrh]` and `WB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[zrh]` and `RB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for the gates. Concatenation of `[Wb[zrh], Rb[zrh]]` and `[WBb[zrh], RBb[zrh]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 6*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0 sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. activations: A list of 2 (or 4 if bidirectional) activation functions for update, reset, and hidden gates. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer output_sequence: The sequence output for the hidden is optional if 0. Default 0. """ schema = get_schema("GRU", 1, "") op = Op(self, "GRU", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, output_sequence=output_sequence, ) T_Gather = TypeVar( "T_Gather", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Gather = TypeVar("Tind_Gather", INT32, INT64) def Gather(self, data: T_Gather, indices: Tind_Gather, *, axis: int = 0) -> T_Gather: r"""[🌐 Gather(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gather.html#gather-1 "Online Documentation") Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q, gather entries of the axis dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) indexed by `indices`, and concatenates them in an output tensor of rank q + (r - 1). Example 1: :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] indices = [ [0, 1], [1, 2], ] output = [ [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], ], [ [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ], ] Example 2: :: data = [ [1.0, 1.2, 1.9], [2.3, 3.4, 3.9], [4.5, 5.7, 5.9], ] indices = [ [0, 2], ] axis = 1, output = [ [[1.0, 1.9]], [[2.3, 3.9]], [[4.5, 5.9]], ] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of int32/int64 indices, of any rank q. All index values are expected to be within bounds. It is an error if any of the index values are out of bounds. axis: Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] """ schema = get_schema("Gather", 1, "") op = Op(self, "Gather", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), axis=axis) T_Gemm = TypeVar("T_Gemm", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Gemm( self, A: T_Gemm, B: T_Gemm, C: T_Gemm, *, alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0, broadcast: int = 0, transA: int = 0, transB: int = 0, ) -> T_Gemm: r"""[🌐 Gemm(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gemm.html#gemm-1 "Online Documentation") General Matrix multiplication: https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3 Compute Y = alpha * A * B + beta * C, where input tensor A has dimension (M X K), input tensor B has dimension (K X N), input tensor C and output tensor Y have dimension (M X N). If attribute broadcast is non-zero, input tensor C will be broadcasted to match the dimension requirement. A will be transposed before doing the computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB. Args: A: Input tensor A B: Input tensor B C: Input tensor C, can be inplace. alpha: Scalar multiplier for the product of input tensors A * B, the default value is 1.0. beta: Scalar multiplier for input tensor C, the default value is 1.0. broadcast: Whether C should be broadcasted transA: Whether A should be transposed transB: Whether B should be transposed """ schema = get_schema("Gemm", 1, "") op = Op(self, "Gemm", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B, C), alpha=alpha, beta=beta, broadcast=broadcast, transA=transA, transB=transB, ) T_GlobalAveragePool = TypeVar("T_GlobalAveragePool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalAveragePool(self, X: T_GlobalAveragePool) -> T_GlobalAveragePool: r"""[🌐 GlobalAveragePool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalAveragePool.html#globalaveragepool-1 "Online Documentation") GlobalAveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the values in the same channel. This is equivalent to AveragePool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. """ schema = get_schema("GlobalAveragePool", 1, "") op = Op(self, "GlobalAveragePool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_GlobalLpPool = TypeVar("T_GlobalLpPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalLpPool(self, X: T_GlobalLpPool, *, p: float = 2.0) -> T_GlobalLpPool: r"""[🌐 GlobalLpPool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalLpPool.html#globallppool-1 "Online Documentation") GlobalLpPool consumes an input tensor X and applies lp pool pooling across the the values in the same channel. This is equivalent to LpPool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimension are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data, default is 2.0. """ schema = get_schema("GlobalLpPool", 1, "") op = Op(self, "GlobalLpPool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), p=p) T_GlobalMaxPool = TypeVar("T_GlobalMaxPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalMaxPool(self, X: T_GlobalMaxPool) -> T_GlobalMaxPool: r"""[🌐 GlobalMaxPool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalMaxPool.html#globalmaxpool-1 "Online Documentation") GlobalMaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the values in the same channel. This is equivalent to MaxPool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. """ schema = get_schema("GlobalMaxPool", 1, "") op = Op(self, "GlobalMaxPool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Greater = TypeVar("T_Greater", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Greater: TypeAlias = BOOL def Greater( self, A: T_Greater, B: T_Greater, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T1_Greater: r"""[🌐 Greater(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Greater.html#greater-1 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `greater` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B`. If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a detailed description of the broadcasting rules. Args: A: Left input tensor for the logical operator. B: Right input tensor for the logical operator. axis: If set, defines the broadcast dimensions. broadcast: Enable broadcasting """ schema = get_schema("Greater", 1, "") op = Op(self, "Greater", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_HardSigmoid = TypeVar("T_HardSigmoid", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def HardSigmoid( self, X: T_HardSigmoid, *, alpha: float = 0.20000000298023224, beta: float = 0.5, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_HardSigmoid: r"""[🌐 HardSigmoid(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HardSigmoid.html#hardsigmoid-1 "Online Documentation") HardSigmoid takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the HardSigmoid function, y = max(0, min(1, alpha * x + beta)), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor alpha: Value of alpha default to 0.2 beta: Value of beta default to 0.5 consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("HardSigmoid", 1, "") op = Op(self, "HardSigmoid", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, beta=beta, consumed_inputs=consumed_inputs, ) T_Hardmax = TypeVar("T_Hardmax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Hardmax(self, input: T_Hardmax, *, axis: int = 1) -> T_Hardmax: r"""[🌐 Hardmax(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Hardmax.html#hardmax-1 "Online Documentation") The operator computes the hardmax (1 for the first maximum value, and 0 for all others) values for each layer in the batch of the given input. The input is a 2-D tensor (Tensor) of size (batch_size x input_feature_dimensions). The output tensor has the same shape and contains the hardmax values of the corresponding input. Input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size. In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D. Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator will throw errors. Args: input: The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above. axis: Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size """ schema = get_schema("Hardmax", 1, "") op = Op(self, "Hardmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Identity = TypeVar( "T_Identity", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Identity(self, input: T_Identity) -> T_Identity: r"""[🌐 Identity(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Identity.html#identity-1 "Online Documentation") Identity operator Args: input: Input tensor """ schema = get_schema("Identity", 1, "") op = Op(self, "Identity", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) B_If: TypeAlias = BOOL V_If: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def If(self, cond: B_If, *, else_branch: GraphProto, then_branch: GraphProto) -> V_If: r"""[🌐 If(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__If.html#if-1 "Online Documentation") If conditional Args: cond: Condition for the if. The tensor must contain a single element. else_branch: Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch. then_branch: Graph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch. """ schema = get_schema("If", 1, "") op = Op(self, "If", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, cond), else_branch=else_branch, then_branch=then_branch, ) T_InstanceNormalization = TypeVar("T_InstanceNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def InstanceNormalization( self, input: T_InstanceNormalization, scale: T_InstanceNormalization, B: T_InstanceNormalization, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, ) -> T_InstanceNormalization: r"""[🌐 InstanceNormalization(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__InstanceNormalization.html#instancenormalization-1 "Online Documentation") Carries out instance normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1607.08022. y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + B, where mean and variance are computed per instance per channel. Args: input: The input 4-dimensional tensor of shape NCHW. scale: The input 1-dimensional scale tensor of size C. B: The input 1-dimensional bias tensor of size C. consumed_inputs: legacy optimization attribute. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero, default is 1e-5f. """ schema = get_schema("InstanceNormalization", 1, "") op = Op(self, "InstanceNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, scale, B), consumed_inputs=consumed_inputs, epsilon=epsilon, ) T_LRN = TypeVar("T_LRN", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LRN( self, X: T_LRN, *, alpha: float = 9.999999747378752e-05, beta: float = 0.75, bias: float = 1.0, size: int, ) -> T_LRN: r"""[🌐 LRN(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LRN.html#lrn-1 "Online Documentation") Local Response Normalization proposed in the [AlexNet paper](https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf). It normalizes over local input regions. The local region is defined across the channels. For an element X[n, c, d1, ..., dk] in a tensor of shape (N x C x D1 x D2, ..., Dk), its region is {X[n, i, d1, ..., dk] | max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2))}. square_sum[n, c, d1, ..., dk] = sum(X[n, i, d1, ..., dk] ^ 2), where max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2)). Y[n, c, d1, ..., dk] = X[n, c, d1, ..., dk] / (bias + alpha / size * square_sum[n, c, d1, ..., dk] ) ^ beta Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. alpha: Scaling parameter. beta: The exponent. size: The number of channels to sum over """ schema = get_schema("LRN", 1, "") op = Op(self, "LRN", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, beta=beta, bias=bias, size=size ) T_LSTM = TypeVar("T_LSTM", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_LSTM: TypeAlias = INT32 def LSTM( self, X: T_LSTM, W: T_LSTM, R: T_LSTM, B: Optional[T_LSTM] = None, sequence_lens: Optional[T1_LSTM] = None, initial_h: Optional[T_LSTM] = None, initial_c: Optional[T_LSTM] = None, P: Optional[T_LSTM] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, input_forget: int = 0, output_sequence: int = 0, ) -> Tuple[T_LSTM, T_LSTM, T_LSTM]: r"""[🌐 LSTM(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LSTM.html#lstm-1 "Online Documentation") Computes an one-layer LSTM. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `i` - input gate `o` - output gate `f` - forget gate `c` - cell gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[iofc]` - W parameter weight matrix for input, output, forget, and cell gates `R[iofc]` - R recurrence weight matrix for input, output, forget, and cell gates `Wb[iofc]` - W bias vectors for input, output, forget, and cell gates `Rb[iofc]` - R bias vectors for input, output, forget, and cell gates `P[iof]` - P peephole weight vector for input, output, and forget gates `WB[iofc]` - W parameter weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates `RB[iofc]` - R recurrence weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates `WBb[iofc]` - W bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates `RBb[iofc]` - R bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates `PB[iof]` - P peephole weight vector for backward input, output, and forget gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh): - it = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*Ri + Pi (.) Ct-1 + Wbi + Rbi) - ft = f(Xt*(Wf^T) + Ht-1*Rf + Pf (.) Ct-1 + Wbf + Rbf) - ct = g(Xt*(Wc^T) + Ht-1*Rc + Wbc + Rbc) - Ct = ft (.) Ct-1 + it (.) ct - ot = f(Xt*(Wo^T) + Ht-1*Ro + Po (.) Ct + Wbo + Rbo) - Ht = ot (.) h(Ct) Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[iofc]` and `WB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. The tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[iofc]` and `RB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wb[iofc], Rb[iofc]]`, and `[WBb[iofc], RBb[iofc]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 8*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. initial_c: (optional) Optional initial value of the cell. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. P: (optional) The weight tensor for peepholes. Concatenation of `P[iof]` and `PB[iof]` (if bidirectional) along dimension 0. It has shape `[num_directions, 3*hidde_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 3 (or 6 if bidirectional) activation functions for input, output, forget, cell, and hidden. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer input_forget: Couple the input and forget gates if 1, default 0. output_sequence: The sequence output for the hidden is optional if 0. Default 0. """ schema = get_schema("LSTM", 1, "") op = Op(self, "LSTM", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h, initial_c, P), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, input_forget=input_forget, output_sequence=output_sequence, ) T_LeakyRelu = TypeVar("T_LeakyRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LeakyRelu( self, X: T_LeakyRelu, *, alpha: float = 0.009999999776482582, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_LeakyRelu: r"""[🌐 LeakyRelu(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LeakyRelu.html#leakyrelu-1 "Online Documentation") LeakyRelu takes input data (Tensor) and an argument alpha, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = alpha * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`, is applied to the data tensor elementwise. Args: X: Input tensor alpha: Coefficient of leakage default to 0.01. consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("LeakyRelu", 1, "") op = Op(self, "LeakyRelu", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, consumed_inputs=consumed_inputs ) T_Less = TypeVar("T_Less", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Less: TypeAlias = BOOL def Less( self, A: T_Less, B: T_Less, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T1_Less: r"""[🌐 Less(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Less.html#less-1 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `less` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B`. If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a detailed description of the broadcasting rules. Args: A: Left input tensor for the logical operator. B: Right input tensor for the logical operator. axis: If set, defines the broadcast dimensions. broadcast: Enable broadcasting """ schema = get_schema("Less", 1, "") op = Op(self, "Less", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_Log = TypeVar("T_Log", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Log(self, input: T_Log, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Log: r"""[🌐 Log(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Log.html#log-1 "Online Documentation") Calculates the natural log of the given input tensor, element-wise. Args: input: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Log", 1, "") op = Op(self, "Log", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), consumed_inputs=consumed_inputs) T_LogSoftmax = TypeVar("T_LogSoftmax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LogSoftmax(self, input: T_LogSoftmax, *, axis: int = 1) -> T_LogSoftmax: r"""[🌐 LogSoftmax(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LogSoftmax.html#logsoftmax-1 "Online Documentation") The operator computes the logsoftmax (log of softmax) values for each layer in the batch of the given input. The input is a 2-D tensor (Tensor) of size (batch_size x input_feature_dimensions). The output tensor has the same shape and contains the logsoftmax values of the corresponding input. Input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size. In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D. Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator will throw errors. Args: input: The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above. axis: Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size """ schema = get_schema("LogSoftmax", 1, "") op = Op(self, "LogSoftmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) I_Loop: TypeAlias = INT64 B_Loop: TypeAlias = BOOL V_Loop = TypeVar( "V_Loop", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Loop( self, M: Optional[I_Loop], cond: Optional[B_Loop], *v_initial: V_Loop, body: GraphProto ) -> V_Loop: r"""[🌐 Loop(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Loop.html#loop-1 "Online Documentation") Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions: 1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit. Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be specified by passing in a constant node for input M. 2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable, whether this input is provided or not. This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent C-style code: Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var). input ("", ""): for (int i=0; ; ++i) { cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body } input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop bool cond = ...; for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop bool cond = true for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop int trip_count = ... for (int i=0; i < trip_count; ++i) { cond = ...; // ignored } input (trip_count, cond) int trip_count = ...; bool cond = ...; for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) { cond = ...; } *Sample usage - cond as well as trip count* graph predict-net { %a = Constant[value = ]() %b = Constant[value = ]() %keepgoing = Constant[value = ]() %max_trip_count = Constant[value = ]() %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = ](%max_trip_count, %keepgoing, %b) return } graph body-net ( %i[INT32, scalar] %keepgoing[BOOL, scalar] %b[INT32, scalar] ) { %my_local = Add(%a, %b) %b_out = Sub(%a, %b) %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) %user_defined_vals = Add(%b, %b) return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals } *Sample equivalent C code* { /* User-defined code (enclosing scope) */ int a = 3, b = 6; bool keepgoing = true; // Analogous to input cond /* End user-defined code */ /* Implicitly-defined code */ const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable /* End implicitly-defined code */ for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing; ++i) { /* User-defined code (loop body) */ int my_local = a + b; // Reading values in the enclosing scope is fine b = a - b; // writes fine if we specify b as a loop-carried dependency keepgoing = my_local > b; // keepgoing is a loop-carried dependency user_defined_vals[i] = b + b; /* End user-defined code */ } // my_local = 123; // Can't do this. my_local was defined in the body // These below values are live-out from the loop and therefore accessible b_out; user_defined_vals; keepgoing_out; } There are several things of note in this code snippet: 1) Values from the enclosing scope (i.e. variable a here) are in scope and can be referenced in the inputs of the loop. 2) Any variables which you wish to make available in the enclosing scope (i.e. the variables b and keepgoing) must be declared as either loop-carried dependencies (both at the op inputs and output and at the body net input and output) or scan_outputs. 3) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope. Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution. (See Step 3 here for an example: https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/). Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer). Args: M: (optional) A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip. cond: (optional) A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip. v_initial: (variadic, heterogeneous) The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) body: The graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations. """ schema = get_schema("Loop", 1, "") op = Op(self, "Loop", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, M, cond, *v_initial), body=body) T_LpNormalization = TypeVar("T_LpNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpNormalization( self, input: T_LpNormalization, *, axis: int = -1, p: int = 2 ) -> T_LpNormalization: r"""[🌐 LpNormalization(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpNormalization.html#lpnormalization-1 "Online Documentation") Given a matrix, apply Lp-normalization along the provided axis. Args: input: (differentiable) Input matrix axis: The axis on which to apply normalization, -1 mean last axis. p: The order of the normalization, only 1 or 2 are supported. """ schema = get_schema("LpNormalization", 1, "") op = Op(self, "LpNormalization", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis, p=p) T_LpPool = TypeVar("T_LpPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpPool( self, X: T_LpPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, p: float = 2.0, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_LpPool: r"""[🌐 LpPool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpPool.html#lppool-1 "Online Documentation") LpPool consumes an input tensor X and applies Lp pooling across the the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimension are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. DEPRECATION NOTE: auto_pad is only intended to support legacy uses, and for framework authors, one is explicitly encouraged to use explicit padding specified in the pads attribute. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data, default is 2.0. pads: Padding for the beginning and ending along each axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. strides: Stride along each axis. """ schema = get_schema("LpPool", 1, "") op = Op(self, "LpPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, kernel_shape=kernel_shape, p=p, pads=pads, strides=strides, ) T_MatMul = TypeVar("T_MatMul", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def MatMul(self, A: T_MatMul, B: T_MatMul) -> T_MatMul: r"""[🌐 MatMul(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MatMul.html#matmul-1 "Online Documentation") Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html). Args: A: N-dimensional matrix A B: N-dimensional matrix B """ schema = get_schema("MatMul", 1, "") op = Op(self, "MatMul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Max = TypeVar("T_Max", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Max(self, *data_0: T_Max, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Max: r"""[🌐 Max(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Max.html#max-1 "Online Documentation") Element-wise max of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Max. consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Max", 1, "") op = Op(self, "Max", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0), consumed_inputs=consumed_inputs) T_MaxPool = TypeVar("T_MaxPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def MaxPool( self, X: T_MaxPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_MaxPool: r"""[🌐 MaxPool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxPool.html#maxpool-1 "Online Documentation") MaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. max pooling consisting of computing the max on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1) * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxPool", 1, "") op = Op(self, "MaxPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_MaxRoiPool = TypeVar("T_MaxRoiPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def MaxRoiPool( self, X: T_MaxRoiPool, rois: T_MaxRoiPool, *, pooled_shape: Sequence[int], spatial_scale: float = 1.0, ) -> T_MaxRoiPool: r"""[🌐 MaxRoiPool(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxRoiPool.html#maxroipool-1 "Online Documentation") ROI max pool consumes an input tensor X and region of interests (RoIs) to apply max pooling across each RoI, to produce output 4-D tensor of shape (num_rois, channels, pooled_shape[0], pooled_shape[1]). Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. rois: (non-differentiable) RoIs (Regions of Interest) to pool over. Should be a 2-D tensor of shape (num_rois, 5) given as [[batch_id, x1, y1, x2, y2], ...]. pooled_shape: ROI pool output shape (height, width). spatial_scale: Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input scale to the scale used when pooling. """ schema = get_schema("MaxRoiPool", 1, "") op = Op(self, "MaxRoiPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, rois), pooled_shape=pooled_shape, spatial_scale=spatial_scale, ) T_Mean = TypeVar("T_Mean", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mean(self, *data_0: T_Mean, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Mean: r"""[🌐 Mean(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mean.html#mean-1 "Online Documentation") Element-wise mean of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Mean. consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Mean", 1, "") op = Op(self, "Mean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Min = TypeVar("T_Min", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Min(self, *data_0: T_Min, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Min: r"""[🌐 Min(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Min.html#min-1 "Online Documentation") Element-wise min of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Min consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Min", 1, "") op = Op(self, "Min", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Mul = TypeVar("T_Mul", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mul( self, A: T_Mul, B: T_Mul, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Mul: r"""[🌐 Mul(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mul.html#mul-1 "Online Documentation") Performs element-wise binary multiplication (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Mul", 1, "") op = Op(self, "Mul", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast, consumed_inputs=consumed_inputs, ) T_Neg = TypeVar("T_Neg", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Neg(self, X: T_Neg, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Neg: r"""[🌐 Neg(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Neg.html#neg-1 "Online Documentation") Neg takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where each element flipped sign, y = -x, is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Neg", 1, "") op = Op(self, "Neg", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Not: TypeAlias = BOOL def Not(self, X: T_Not) -> T_Not: r"""[🌐 Not(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Not.html#not-1 "Online Documentation") Returns the negation of the input tensor element-wise. Args: X: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Not", 1, "") op = Op(self, "Not", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Or: TypeAlias = BOOL T1_Or: TypeAlias = BOOL def Or(self, A: T_Or, B: T_Or, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0) -> T1_Or: r"""[🌐 Or(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Or.html#or-1 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `or` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B`. If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a detailed description of the broadcasting rules. Args: A: Left input tensor for the logical operator. B: Right input tensor for the logical operator. axis: If set, defines the broadcast dimensions. broadcast: Enable broadcasting """ schema = get_schema("Or", 1, "") op = Op(self, "Or", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_PRelu = TypeVar("T_PRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def PRelu( self, X: T_PRelu, slope: T_PRelu, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_PRelu: r"""[🌐 PRelu(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__PRelu.html#prelu-1 "Online Documentation") PRelu takes input data (Tensor) and slope tensor as input, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise. Args: X: Input tensor slope: Slope tensor. If `Slope` is of size 1, the value is sharedacross different channels consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("PRelu", 1, "") op = Op(self, "PRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, slope), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Pad = TypeVar("T_Pad", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Pad( self, data: T_Pad, *, mode: str = "constant", paddings: Sequence[int], value: float = 0.0, ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-1 "Online Documentation") Given `data` tensor, paddings, mode, and value. Example: Insert 0 paddings to the beginning of the second dimension. data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] paddings = [0, 0, 2, 0] output = [ [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ], ] Args: data: Input tensor. mode: Three modes: constant(default), reflect, edge paddings: List of integers indicate the padding element count at the beginning and end of each axis, for 2D it is the number of pixel. `paddings` rank should be double of the input's rank. `paddings` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. value: One float, indicates the value to be filled, default is 0 """ schema = get_schema("Pad", 1, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), mode=mode, paddings=paddings, value=value ) T_Pow = TypeVar("T_Pow", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Pow( self, X: T_Pow, Y: T_Pow, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T_Pow: r"""[🌐 Pow(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pow.html#pow-1 "Online Documentation") Pow takes input data (Tensor) and exponent Tensor, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = x^exponent`, is applied to the data tensor elementwise. If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: X: Input tensor of any shape, base of the exponent. Y: Input tensor of any shape broadcastable to X shape, the exponent component. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting """ schema = get_schema("Pow", 1, "") op = Op(self, "Pow", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y), axis=axis, broadcast=broadcast) T_RNN = TypeVar("T_RNN", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_RNN: TypeAlias = INT32 def RNN( self, X: T_RNN, W: T_RNN, R: T_RNN, B: Optional[T_RNN] = None, sequence_lens: Optional[T1_RNN] = None, initial_h: Optional[T_RNN] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Sequence[str] = ("Tanh", "Tanh"), clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, output_sequence: int = 0, ) -> Tuple[T_RNN, T_RNN]: r"""[🌐 RNN(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RNN.html#rnn-1 "Online Documentation") Computes an one-layer simple RNN. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `i` - input gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `Wi` - W parameter weight matrix for input gate `Ri` - R recurrence weight matrix for input gate `Wbi` - W parameter bias vector for input gate `Rbi` - R parameter bias vector for input gate `WBi` - W parameter weight matrix for backward input gate `RBi` - R recurrence weight matrix for backward input gate `WBbi` - WR bias vectors for backward input gate `RBbi` - RR bias vectors for backward input gate `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Tanh): - Ht = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*Ri + Wbi + Rbi) Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for input gate. Concatenation of `Wi` and `WBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `Ri` and `RBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wbi, Rbi]` and `[WBbi, RBbi]` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, 2*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: One (or two if bidirectional) activation function for input gate. The activation function must be one of the activation functions specified above. Optional: Default `Tanh` if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer output_sequence: The sequence output for the hidden is optional if 0. Default 0. """ schema = get_schema("RNN", 1, "") op = Op(self, "RNN", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, output_sequence=output_sequence, ) T_RandomNormal: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomNormal( self, *, dtype: int = 1, mean: float = 0.0, scale: float = 1.0, seed: Optional[float] = None, shape: Sequence[int], ) -> T_RandomNormal: r"""[🌐 RandomNormal(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomNormal.html#randomnormal-1 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a normal distribution. The shape of the tensor is specified by the `shape` argument and the parameter of the normal distribution specified by `mean` and `scale`. The data type is specified by the 'dtype' argument. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Args: dtype: The data type for the elements of the output tensor. Default is TensorProto::FLOAT. mean: The mean of the normal distribution. scale: The standard deviation of the normal distribution. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. shape: The shape of the output tensor. """ schema = get_schema("RandomNormal", 1, "") op = Op(self, "RandomNormal", schema) return op(dtype=dtype, mean=mean, scale=scale, seed=seed, shape=shape) T1_RandomNormalLike = TypeVar( "T1_RandomNormalLike", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_RandomNormalLike: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomNormalLike( self, input: T1_RandomNormalLike, *, dtype: Optional[int] = None, mean: float = 0.0, scale: float = 1.0, seed: Optional[float] = None, ) -> T2_RandomNormalLike: r"""[🌐 RandomNormalLike(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomNormalLike.html#randomnormallike-1 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a normal distribution. The shape of the output tensor is copied from the shape of the input tensor, and the parameters of the normal distribution are specified by `mean` and `scale`. The data type is specified by the 'dtype' argument, or copied from the input tensor if not provided. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message, and be valid as an output type. Args: input: Input tensor to copy shape and optionally type information from. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use the data type of the input tensor. mean: The mean of the normal distribution. scale: The standard deviation of the normal distribution. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("RandomNormalLike", 1, "") op = Op(self, "RandomNormalLike", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, mean=mean, scale=scale, seed=seed, ) T_RandomUniform: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomUniform( self, *, dtype: int = 1, high: float = 1.0, low: float = 0.0, seed: Optional[float] = None, shape: Sequence[int], ) -> T_RandomUniform: r"""[🌐 RandomUniform(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomUniform.html#randomuniform-1 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a uniform distribution. The shape of the tensor is specified by the `shape` argument and the range by `low` and `high`. The data type is specified by the 'dtype' argument. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Args: dtype: The data type for the elements of the output tensor. If not specified, default is TensorProto::FLOAT. high: Upper boundary of the output values. low: Lower boundary of the output values. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. shape: The shape of the output tensor. """ schema = get_schema("RandomUniform", 1, "") op = Op(self, "RandomUniform", schema) return op(dtype=dtype, high=high, low=low, seed=seed, shape=shape) T1_RandomUniformLike = TypeVar( "T1_RandomUniformLike", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_RandomUniformLike: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomUniformLike( self, input: T1_RandomUniformLike, *, dtype: Optional[int] = None, high: float = 1.0, low: float = 0.0, seed: Optional[float] = None, ) -> T2_RandomUniformLike: r"""[🌐 RandomUniformLike(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomUniformLike.html#randomuniformlike-1 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a uniform distribution. The shape of the output tensor is copied from the shape of the input tensor, and the parameters of the uniform distribution are specified by `low` and `high`. The data type is specified by the 'dtype' argument, or copied from the input tensor if not provided. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message and be valid as an output type. Args: input: Input tensor to copy shape and optionally type information from. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use the data type of the input tensor. high: Upper boundary of the output values. low: Lower boundary of the output values. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("RandomUniformLike", 1, "") op = Op(self, "RandomUniformLike", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, high=high, low=low, seed=seed ) T_Reciprocal = TypeVar("T_Reciprocal", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Reciprocal( self, X: T_Reciprocal, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Reciprocal: r"""[🌐 Reciprocal(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reciprocal.html#reciprocal-1 "Online Documentation") Reciprocal takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the reciprocal is, y = 1/x, is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Reciprocal", 1, "") op = Op(self, "Reciprocal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_ReduceL1 = TypeVar("T_ReduceL1", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceL1( self, data: T_ReduceL1, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceL1: r"""[🌐 ReduceL1(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL1.html#reducel1-1 "Online Documentation") Computes the L1 norm of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceL1", 1, "") op = Op(self, "ReduceL1", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceL2 = TypeVar("T_ReduceL2", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceL2( self, data: T_ReduceL2, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceL2: r"""[🌐 ReduceL2(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL2.html#reducel2-1 "Online Documentation") Computes the L2 norm of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceL2", 1, "") op = Op(self, "ReduceL2", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceLogSum = TypeVar( "T_ReduceLogSum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSum( self, data: T_ReduceLogSum, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceLogSum: r"""[🌐 ReduceLogSum(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSum.html#reducelogsum-1 "Online Documentation") Computes the log sum of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceLogSum", 1, "") op = Op(self, "ReduceLogSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceLogSumExp = TypeVar( "T_ReduceLogSumExp", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSumExp( self, data: T_ReduceLogSumExp, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1, ) -> T_ReduceLogSumExp: r"""[🌐 ReduceLogSumExp(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSumExp.html#reducelogsumexp-1 "Online Documentation") Computes the log sum exponent of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceLogSumExp", 1, "") op = Op(self, "ReduceLogSumExp", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMax = TypeVar("T_ReduceMax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceMax( self, data: T_ReduceMax, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMax: r"""[🌐 ReduceMax(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMax.html#reducemax-1 "Online Documentation") Computes the max of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMax", 1, "") op = Op(self, "ReduceMax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMean = TypeVar( "T_ReduceMean", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceMean( self, data: T_ReduceMean, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMean: r"""[🌐 ReduceMean(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMean.html#reducemean-1 "Online Documentation") Computes the mean of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields undefined. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMean", 1, "") op = Op(self, "ReduceMean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMin = TypeVar("T_ReduceMin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceMin( self, data: T_ReduceMin, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMin: r"""[🌐 ReduceMin(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMin.html#reducemin-1 "Online Documentation") Computes the min of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields plus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMin", 1, "") op = Op(self, "ReduceMin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceProd = TypeVar( "T_ReduceProd", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceProd( self, data: T_ReduceProd, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceProd: r"""[🌐 ReduceProd(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceProd.html#reduceprod-1 "Online Documentation") Computes the product of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 1. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceProd", 1, "") op = Op(self, "ReduceProd", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceSum = TypeVar("T_ReduceSum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceSum( self, data: T_ReduceSum, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceSum: r"""[🌐 ReduceSum(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSum.html#reducesum-1 "Online Documentation") Computes the sum of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceSum", 1, "") op = Op(self, "ReduceSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceSumSquare = TypeVar( "T_ReduceSumSquare", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceSumSquare( self, data: T_ReduceSumSquare, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1, ) -> T_ReduceSumSquare: r"""[🌐 ReduceSumSquare(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSumSquare.html#reducesumsquare-1 "Online Documentation") Computes the sum square of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceSumSquare", 1, "") op = Op(self, "ReduceSumSquare", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_Relu = TypeVar("T_Relu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Relu(self, X: T_Relu, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Relu: r"""[🌐 Relu(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Relu.html#relu-1 "Online Documentation") Relu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the rectified linear function, y = max(0, x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Relu", 1, "") op = Op(self, "Relu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Reshape = TypeVar("T_Reshape", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Reshape( self, data: T_Reshape, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, shape: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Reshape: r"""[🌐 Reshape(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reshape.html#reshape-1 "Online Documentation") Reshape the input tensor similar to numpy.reshape. It takes a tensor as input and an argument `shape`. It outputs the reshaped tensor. At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken from the input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar. The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements. Args: data: An input tensor. consumed_inputs: legacy optimization attribute. shape: New shape """ schema = get_schema("Reshape", 1, "") op = Op(self, "Reshape", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), consumed_inputs=consumed_inputs, shape=shape ) T_Selu = TypeVar("T_Selu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Selu( self, X: T_Selu, *, alpha: float = 1.673200011253357, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, gamma: float = 1.0506999492645264, ) -> T_Selu: r"""[🌐 Selu(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Selu.html#selu-1 "Online Documentation") Selu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the scaled exponential linear unit function, `y = gamma * (alpha * e^x - alpha) for x <= 0`, `y = gamma * x for x > 0`, is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor alpha: Coefficient of SELU default to 1.6732. consumed_inputs: legacy optimization attribute. gamma: Coefficient of SELU default to 1.0507. """ schema = get_schema("Selu", 1, "") op = Op(self, "Selu", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, consumed_inputs=consumed_inputs, gamma=gamma, ) T_Shape = TypeVar( "T_Shape", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Shape: TypeAlias = INT64 def Shape(self, data: T_Shape) -> T1_Shape: r"""[🌐 Shape(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Shape.html#shape-1 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor. Args: data: An input tensor. """ schema = get_schema("Shape", 1, "") op = Op(self, "Shape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data)) T_Sigmoid = TypeVar("T_Sigmoid", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sigmoid( self, X: T_Sigmoid, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Sigmoid: r"""[🌐 Sigmoid(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sigmoid.html#sigmoid-1 "Online Documentation") Sigmoid takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the sigmoid function, y = 1 / (1 + exp(-x)), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Sigmoid", 1, "") op = Op(self, "Sigmoid", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Size = TypeVar( "T_Size", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Size: TypeAlias = INT64 def Size(self, data: T_Size) -> T1_Size: r"""[🌐 Size(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Size.html#size-1 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs a int64 scalar that equals to the total number of elements of the input tensor. Args: data: An input tensor. """ schema = get_schema("Size", 1, "") op = Op(self, "Size", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data)) T_Slice = TypeVar( "T_Slice", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Slice( self, data: T_Slice, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, ends: Sequence[int], starts: Sequence[int], ) -> T_Slice: r"""[🌐 Slice(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Slice.html#slice-1 "Online Documentation") Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy: https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.indexing.html Slices uses `axes`, `starts` and `ends` attributes to specify the start and end dimension for each axis in the list of axes, it uses this information to slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the start or end indices, it represent number of elements before the end of that dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX`. If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`. Example 1: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] axes = [0, 1] starts = [1, 0] ends = [2, 3] result = [ [5, 6, 7], ] Example 2: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] starts = [0, 1] ends = [-1, 1000] result = [ [2, 3, 4], ] Args: data: Tensor of data to extract slices from. axes: Axes that `starts` and `ends` apply to. It's optional. If not present, will be treated as [0, 1, ..., len(`starts`) - 1]. ends: Ending indices (exclusive) of corresponding axis in axes` starts: Starting indices of corresponding axis in `axes` """ schema = get_schema("Slice", 1, "") op = Op(self, "Slice", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, ends=ends, starts=starts) T_Softmax = TypeVar("T_Softmax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softmax(self, input: T_Softmax, *, axis: int = 1) -> T_Softmax: r"""[🌐 Softmax(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softmax.html#softmax-1 "Online Documentation") The operator computes the softmax (normalized exponential) values for each layer in the batch of the given input. The input is a 2-D tensor (Tensor) of size (batch_size x input_feature_dimensions). The output tensor has the same shape and contains the softmax values of the corresponding input. Input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size. In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D. Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator will throw errors. Args: input: The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above. axis: Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size """ schema = get_schema("Softmax", 1, "") op = Op(self, "Softmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Softplus = TypeVar("T_Softplus", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softplus(self, X: T_Softplus) -> T_Softplus: r"""[🌐 Softplus(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softplus.html#softplus-1 "Online Documentation") Softplus takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the softplus function, y = ln(exp(x) + 1), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) 1D input tensor """ schema = get_schema("Softplus", 1, "") op = Op(self, "Softplus", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Softsign = TypeVar("T_Softsign", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softsign(self, input: T_Softsign) -> T_Softsign: r"""[🌐 Softsign(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softsign.html#softsign-1 "Online Documentation") Calculates the softsign (x/(1+|x|)) of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Softsign", 1, "") op = Op(self, "Softsign", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_SpaceToDepth = TypeVar( "T_SpaceToDepth", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def SpaceToDepth(self, input: T_SpaceToDepth, *, blocksize: int) -> T_SpaceToDepth: r"""[🌐 SpaceToDepth(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SpaceToDepth.html#spacetodepth-1 "Online Documentation") SpaceToDepth rearranges blocks of spatial data into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. Args: input: Input tensor of [N,C,H,W], where N is the batch axis, C is the channel or depth, H is the height and W is the width. blocksize: Blocks of [blocksize, blocksize] are moved. """ schema = get_schema("SpaceToDepth", 1, "") op = Op(self, "SpaceToDepth", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), blocksize=blocksize) T_Split = TypeVar("T_Split", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Split( self, input: T_Split, split_: Optional[T_Split] = None, *, axis: Optional[int] = None, split: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Split: r"""[🌐 Split(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Split.html#split-1 "Online Documentation") Split a tensor into a list of tensors, along the specified 'axis'. The lengths of the split can be specified using argument 'axis' or optional second input blob to the operator. Otherwise, the tensor is split to equal sized parts. Args: input: The tensor to split split_: (optional) Optional list of output lengths (see also arg 'split') axis: Which axis to split on split: length of each output """ schema = get_schema("Split", 1, "") op = Op(self, "Split", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, split_), axis=axis, split=split) T_Sqrt = TypeVar("T_Sqrt", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sqrt(self, X: T_Sqrt, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Sqrt: r"""[🌐 Sqrt(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sqrt.html#sqrt-1 "Online Documentation") Square root takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the square root is, y = x^0.5, is applied to the tensor elementwise. If x is negative, then it will return NaN. Args: X: Input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Sqrt", 1, "") op = Op(self, "Sqrt", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Squeeze = TypeVar( "T_Squeeze", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Squeeze(self, data: T_Squeeze, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Squeeze: r"""[🌐 Squeeze(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Squeeze.html#squeeze-1 "Online Documentation") Remove single-dimensional entries from the shape of a tensor. Takes a parameter `axes` with a list of axes to squeeze. If `axes` is not provided, all the single dimensions will be removed from the shape. If an axis is selected with shape entry not equal to one, an error is raised. Args: data: Tensors with at least max(dims) dimensions. axes: List of non-negative integers, indicate the dimensions to squeeze. """ schema = get_schema("Squeeze", 1, "") op = Op(self, "Squeeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes) T_Sub = TypeVar("T_Sub", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sub( self, A: T_Sub, B: T_Sub, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Sub: r"""[🌐 Sub(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sub.html#sub-1 "Online Documentation") Performs element-wise binary subtraction (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Sub", 1, "") op = Op(self, "Sub", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast, consumed_inputs=consumed_inputs, ) T_Sum = TypeVar("T_Sum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sum(self, *data_0: T_Sum, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Sum: r"""[🌐 Sum(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sum.html#sum-1 "Online Documentation") Element-wise sum of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Sum. consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Sum", 1, "") op = Op(self, "Sum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Tanh = TypeVar("T_Tanh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Tanh( self, input: T_Tanh, *, consumed_inputs: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Tanh: r"""[🌐 Tanh(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tanh.html#tanh-1 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic tangent of the given input tensor element-wise. Args: input: 1-D input tensor consumed_inputs: legacy optimization attribute. """ schema = get_schema("Tanh", 1, "") op = Op(self, "Tanh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), consumed_inputs=consumed_inputs) T_Tile = TypeVar("T_Tile", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Tile(self, input: T_Tile, tiles: T_Tile, axis: T_Tile) -> T_Tile: r"""[🌐 Tile(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tile.html#tile-1 "Online Documentation") Repeat the elements of a tensor along an axis. Args: input: Input tensor of any shape. tiles: Number of repeated copies to make of the input tensor. axis: Axis along which to repeat. """ schema = get_schema("Tile", 1, "") op = Op(self, "Tile", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, tiles, axis)) T_TopK = TypeVar("T_TopK", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) I_TopK: TypeAlias = INT64 def TopK(self, X: T_TopK, *, axis: int = -1, k: int) -> Tuple[T_TopK, I_TopK]: r"""[🌐 TopK(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__TopK.html#topk-1 "Online Documentation") Retrieve the top-K elements along a specified axis. Given an input tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] and integer argument k, return two outputs: -Value tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which contains the values of the top k elements along the specified axis -Index tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which contains the indices of the top k elements (original indices from the input tensor). Given two equivalent values, this operator uses the indices along the axis as a tiebreaker. That is, the element with the lower index will appear first. Args: X: Tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] axis: Dimension on which to do the sort. k: Number of top elements to retrieve """ schema = get_schema("TopK", 1, "") op = Op(self, "TopK", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), axis=axis, k=k) T_Transpose = TypeVar( "T_Transpose", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Transpose( self, data: T_Transpose, *, perm: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Transpose: r"""[🌐 Transpose(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Transpose.html#transpose-1 "Online Documentation") Transpose the input tensor similar to numpy.transpose. For example, when perm=(1, 0, 2), given an input tensor of shape (1, 2, 3), the output shape will be (2, 1, 3). Args: data: An input tensor. perm: A list of integers. By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes according to the values given. """ schema = get_schema("Transpose", 1, "") op = Op(self, "Transpose", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), perm=perm) T_Unsqueeze = TypeVar( "T_Unsqueeze", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Unsqueeze(self, data: T_Unsqueeze, *, axes: Sequence[int]) -> T_Unsqueeze: r"""[🌐 Unsqueeze(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Unsqueeze.html#unsqueeze-1 "Online Documentation") Insert single-dimensional entries to the shape of a tensor. Takes one required argument `axes`, a list of dimensions that will be inserted. Dimension indices in `axes` are as seen in the output tensor. For example: Given a tensor such that tensor with shape [3, 4, 5], then Unsqueeze(tensor, axes=[0, 4]) has shape [1, 3, 4, 5, 1] Args: data: Original tensor axes: List of non-negative integers, indicate the dimensions to be inserted """ schema = get_schema("Unsqueeze", 1, "") op = Op(self, "Unsqueeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes) T_Upsample = TypeVar("T_Upsample", BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64) def Upsample( self, X: T_Upsample, *, height_scale: float, mode: str = "nearest", width_scale: float ) -> T_Upsample: r"""[🌐 Upsample(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Upsample.html#upsample-1 "Online Documentation") Upsample the input tensor. The width and height of the output tensor are: output_width = floor(input_width * width_scale), output_height = floor(input_height * height_scale). Example: Given `data` tensor, width_scale, height_scale, mode, Upsample the input 4-D tensor in nearest mode: data = [[[ [1, 2], [3, 4] ]]] width_scale = 2 height_scale = 2 mode = "nearest" output = [[[ [1, 1, 2, 2], [1, 1, 2, 2], [3, 3, 4, 4], [3, 3, 4, 4] ]]] Args: X: 4-D tensor, [N,C,H,W] height_scale: The scale along height dimension. It takes value greater than or equal to 1. mode: Two interpolation modes: nearest(default), bilinear width_scale: The scale along width dimension. It takes value greater than or equal to 1. """ schema = get_schema("Upsample", 1, "") op = Op(self, "Upsample", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), height_scale=height_scale, mode=mode, width_scale=width_scale, ) T_Xor: TypeAlias = BOOL T1_Xor: TypeAlias = BOOL def Xor( self, A: T_Xor, B: T_Xor, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T1_Xor: r"""[🌐 Xor(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Xor.html#xor-1 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `xor` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B`. If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a detailed description of the broadcasting rules. Args: A: Left input tensor for the logical operator. B: Right input tensor for the logical operator. axis: If set, defines the broadcast dimensions. broadcast: Enable broadcasting """ schema = get_schema("Xor", 1, "") op = Op(self, "Xor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset10.py000066400000000000000000001502611475371071500257310ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset9 import Opset9 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset10(Opset9): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 10) T_AveragePool = TypeVar("T_AveragePool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def AveragePool( self, X: T_AveragePool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, count_include_pad: int = 0, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_AveragePool: r"""[🌐 AveragePool(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AveragePool.html#averagepool-10 "Online Documentation") AveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. average pooling consisting of computing the average on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled ``` * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero). Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. count_include_pad: Whether include pad pixels when calculating values for the edges. Default is 0, doesn't count include pad. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("AveragePool", 10, "") op = Op(self, "AveragePool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, count_include_pad=count_include_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T1_ConvInteger = TypeVar("T1_ConvInteger", INT8, UINT8) T2_ConvInteger = TypeVar("T2_ConvInteger", INT8, UINT8) T3_ConvInteger: TypeAlias = INT32 def ConvInteger( self, x: T1_ConvInteger, w: T2_ConvInteger, x_zero_point: Optional[T1_ConvInteger] = None, w_zero_point: Optional[T2_ConvInteger] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T3_ConvInteger: r"""[🌐 ConvInteger(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConvInteger.html#convinteger-10 "Online Documentation") The integer convolution operator consumes an input tensor, its zero-point, a filter, and its zero-point, and computes the output. The production MUST never overflow. The accumulation may overflow if and only if in 32 bits. Args: x: Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn). Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. w: The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (M x C/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the kernel shape will be (M x C/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... kn) is the dimension of the kernel. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the weight tensor to arrive with the dimension denotation of [FILTER_OUT_CHANNEL, FILTER_IN_CHANNEL, FILTER_SPATIAL, FILTER_SPATIAL ...]. X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C (assuming zero based indices for the shape array). Or in other words FILTER_IN_CHANNEL should be equal to DATA_CHANNEL. x_zero_point: (optional) Zero point tensor for input 'x'. It's optional and default value is 0. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. w_zero_point: (optional) Zero point tensor for input 'w'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor/layer or per output channel quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of output channels (M) auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each axis. group: number of groups input channels and output channels are divided into. default is 1. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input 'w'. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0.The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis.`pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number ofpixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`.This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaultsto 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each axis. """ schema = get_schema("ConvInteger", 10, "") op = Op(self, "ConvInteger", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, x, w, x_zero_point, w_zero_point), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_DequantizeLinear = TypeVar("T_DequantizeLinear", INT32, INT8, UINT8) def DequantizeLinear( self, x: T_DequantizeLinear, x_scale: FLOAT, x_zero_point: Optional[T_DequantizeLinear] = None, ) -> FLOAT: r"""[🌐 DequantizeLinear(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DequantizeLinear.html#dequantizelinear-10 "Online Documentation") The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, a zero point to compute the full precision tensor. The dequantization formula is y = (x - x_zero_point) * x_scale. 'x_scale' and 'x_zero_point' are both scalars. 'x_zero_point' and 'x' must have same type. 'x' and 'y' must have same shape. In the case of dequantizing int32, there's no zero point (zero point is supposed to be 0). Args: x: N-D quantized input tensor to be de-quantized. x_scale: Scale for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. x_zero_point: (optional) Zero point for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. It's optional. 0 is the default value when it's not specified. """ schema = get_schema("DequantizeLinear", 10, "") op = Op(self, "DequantizeLinear", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, x_scale, x_zero_point)) T_Dropout = TypeVar("T_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Dropout: TypeAlias = BOOL def Dropout(self, data: T_Dropout, *, ratio: float = 0.5) -> Tuple[T_Dropout, T1_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-10 "Online Documentation") Dropout takes one input floating tensor and produces two tensor outputs, output (floating tensor) and mask (`Tensor`). Depending on whether it is in test mode or not, the output Y will either be a random dropout, or a simple copy of the input. Note that our implementation of Dropout does scaling in the training phase, so during testing nothing needs to be done. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: data: The input data as Tensor. ratio: The ratio of random dropout """ schema = get_schema("Dropout", 10, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), ratio=ratio) T1_IsInf = TypeVar("T1_IsInf", DOUBLE, FLOAT) T2_IsInf: TypeAlias = BOOL def IsInf( self, X: T1_IsInf, *, detect_negative: int = 1, detect_positive: int = 1 ) -> T2_IsInf: r"""[🌐 IsInf(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__IsInf.html#isinf-10 "Online Documentation") Map infinity to true and other values to false. Args: X: (non-differentiable) input detect_negative: (Optional) Whether map negative infinity to true. Default to 1 so that negative infinity induces true. Set this attribute to 0 if negative infinity should be mapped to false. detect_positive: (Optional) Whether map positive infinity to true. Default to 1 so that positive infinity induces true. Set this attribute to 0 if positive infinity should be mapped to false. """ schema = get_schema("IsInf", 10, "") op = Op(self, "IsInf", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), detect_negative=detect_negative, detect_positive=detect_positive, ) T1_MatMulInteger = TypeVar("T1_MatMulInteger", INT8, UINT8) T2_MatMulInteger = TypeVar("T2_MatMulInteger", INT8, UINT8) T3_MatMulInteger: TypeAlias = INT32 def MatMulInteger( self, A: T1_MatMulInteger, B: T2_MatMulInteger, a_zero_point: Optional[T1_MatMulInteger] = None, b_zero_point: Optional[T2_MatMulInteger] = None, ) -> T3_MatMulInteger: r"""[🌐 MatMulInteger(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MatMulInteger.html#matmulinteger-10 "Online Documentation") Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html). The production MUST never overflow. The accumulation may overflow if and only if in 32 bits. Args: A: (non-differentiable) N-dimensional matrix A B: (non-differentiable) N-dimensional matrix B a_zero_point: (optional, non-differentiable) Zero point tensor for input 'A'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or N-D tensor. Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per row quantization. If the input is 2D of shape [M, K] then zero point tensor may be an M element vector [zp_1, zp_2, ..., zp_M]. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, M, K] then zero point tensor may have shape [D1, D2, M, 1]. b_zero_point: (optional, non-differentiable) Zero point tensor for input 'B'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or a N-D tensor, Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per col quantization. If the input is 2D of shape [K, N] then zero point tensor may be an N element vector [zp_1, zp_2, ..., zp_N]. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, K, N] then zero point tensor may have shape [D1, D2, 1, N]. """ schema = get_schema("MatMulInteger", 10, "") op = Op(self, "MatMulInteger", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B, a_zero_point, b_zero_point)) T_MaxPool = TypeVar("T_MaxPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) I_MaxPool: TypeAlias = INT64 def MaxPool( self, X: T_MaxPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, storage_order: int = 0, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> Tuple[T_MaxPool, I_MaxPool]: r"""[🌐 MaxPool(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxPool.html#maxpool-10 "Online Documentation") MaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. max pooling consisting of computing the max on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled ``` * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. dilations: Dilation value along each spatial axis of filter. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. storage_order: The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxPool", 10, "") op = Op(self, "MaxPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, storage_order=storage_order, strides=strides, ) T_Mod = TypeVar( "T_Mod", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Mod(self, A: T_Mod, B: T_Mod, *, fmod: int = 0) -> T_Mod: r"""[🌐 Mod(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mod.html#mod-10 "Online Documentation") Performs element-wise binary modulus (with Numpy-style broadcasting support). The sign of the remainder is the same as that of the Divisor. Mod operator can also behave like C fmod() or numpy.fmod. In this case, the sign of the remainder however, will be the same as the Dividend (in contrast to integer mod). To force a behavior like numpy.fmod() an 'fmod' Attribute is provided. This attribute is set to 0 by default causing the behavior to be like integer mod. Setting this attribute to 1 causes the remainder to be calculated similar to that of numpy.fmod(). If the input type is floating point, then `fmod` attribute must be set to 1. In case of dividend being zero, the results will be platform dependent. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: Dividend tensor B: Divisor tensor fmod: Whether the operator should behave like fmod (default=0 meaning it will do integer mods); Set this to 1 to force fmod treatment """ schema = get_schema("Mod", 10, "") op = Op(self, "Mod", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), fmod=fmod) def NonMaxSuppression( self, boxes: FLOAT, scores: FLOAT, max_output_boxes_per_class: Optional[INT64] = None, iou_threshold: Optional[FLOAT] = None, score_threshold: Optional[FLOAT] = None, *, center_point_box: int = 0, ) -> INT64: r"""[🌐 NonMaxSuppression(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NonMaxSuppression.html#nonmaxsuppression-10 "Online Documentation") Filter out boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding box format is indicated by attribute center_point_box. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The selected_indices output is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the Gather or GatherND operation. Args: boxes: An input tensor with shape [num_batches, spatial_dimension, 4]. The single box data format is indicated by center_point_box. scores: An input tensor with shape [num_batches, num_classes, spatial_dimension] max_output_boxes_per_class: (optional) Integer representing the maximum number of boxes to be selected per batch per class. It is a scalar. Default to 0, which means no output. iou_threshold: (optional) Float representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU. It is scalar. Value range [0, 1]. Default to 0. score_threshold: (optional) Float representing the threshold for deciding when to remove boxes based on score. It is a scalar. center_point_box: Integer indicate the format of the box data. The default is 0. 0 - the box data is supplied as [y1, x1, y2, x2] where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (i.e., lying in the interval [0, 1]) or absolute. Mostly used for TF models. 1 - the box data is supplied as [x_center, y_center, width, height]. Mostly used for Pytorch models. """ schema = get_schema("NonMaxSuppression", 10, "") op = Op(self, "NonMaxSuppression", schema) return op( *self._prepare_inputs( schema, boxes, scores, max_output_boxes_per_class, iou_threshold, score_threshold, ), center_point_box=center_point_box, ) T1_QLinearConv = TypeVar("T1_QLinearConv", INT8, UINT8) T2_QLinearConv = TypeVar("T2_QLinearConv", INT8, UINT8) T3_QLinearConv = TypeVar("T3_QLinearConv", INT8, UINT8) T4_QLinearConv: TypeAlias = INT32 def QLinearConv( self, x: T1_QLinearConv, x_scale: FLOAT, x_zero_point: T1_QLinearConv, w: T2_QLinearConv, w_scale: FLOAT, w_zero_point: T2_QLinearConv, y_scale: FLOAT, y_zero_point: T3_QLinearConv, B: Optional[T4_QLinearConv] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T3_QLinearConv: r"""[🌐 QLinearConv(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QLinearConv.html#qlinearconv-10 "Online Documentation") The convolution operator consumes a quantized input tensor, its scale and zero point, a quantized filter, its scale and zero point, and output's scale and zero point, and computes the quantized output. Each scale and zero-point pair must have same shape. It means they must be either scalars (per tensor) or 1-D tensors (per output channel). Each input or output and its related zero point must have same type. When bias is present it must be quantized using scale = input scale * weight scale and zero point as 0. Args: x: Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn). Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. x_scale: Scale tensor for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. x_zero_point: Zero point tensor for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. w: The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (M x C/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the kernel shape will be (M x C/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... kn) is the dimension of the kernel. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the weight tensor to arrive with the dimension denotation of [FILTER_OUT_CHANNEL, FILTER_IN_CHANNEL, FILTER_SPATIAL, FILTER_SPATIAL ...]. X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C (assuming zero based indices for the shape array). Or in other words FILTER_IN_CHANNEL should be equal to DATA_CHANNEL. w_scale: Scale tensor for input 'w'. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor/layer or per output channel quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of output channels (M). w_zero_point: Zero point tensor for input 'w'. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor/layer or per output channel quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of output channels (M). y_scale: Scale tensor for output 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. y_zero_point: Zero point tensor for output 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. B: (optional) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. Bias must be quantized using scale = x_scale * w_scale and zero_point = 0 auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. group: number of groups input channels and output channels are divided into. default is 1. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input 'w'. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0.The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis.`pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number ofpixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`.This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaultsto 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("QLinearConv", 10, "") op = Op(self, "QLinearConv", schema) return op( *self._prepare_inputs( schema, x, x_scale, x_zero_point, w, w_scale, w_zero_point, y_scale, y_zero_point, B, ), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T1_QLinearMatMul = TypeVar("T1_QLinearMatMul", INT8, UINT8) T2_QLinearMatMul = TypeVar("T2_QLinearMatMul", INT8, UINT8) T3_QLinearMatMul = TypeVar("T3_QLinearMatMul", INT8, UINT8) def QLinearMatMul( self, a: T1_QLinearMatMul, a_scale: FLOAT, a_zero_point: T1_QLinearMatMul, b: T2_QLinearMatMul, b_scale: FLOAT, b_zero_point: T2_QLinearMatMul, y_scale: FLOAT, y_zero_point: T3_QLinearMatMul, ) -> T3_QLinearMatMul: r"""[🌐 QLinearMatMul(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QLinearMatMul.html#qlinearmatmul-10 "Online Documentation") Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html). It consumes two quantized input tensors, their scales and zero points, scale and zero point of output, and computes the quantized output. The quantization formula is y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point). For (x / y_scale), it is rounding to nearest ties to even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. Scale and zero point must have same shape. They must be either scalar (per tensor) or N-D tensor (per row for 'a' and per column for 'b'). Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per row or per column quantization. If the input is 2D of shape [M, K] then zero point and scale tensor may be an M element vector [v_1, v_2, ..., v_M] for per row quantization and K element vector of shape [v_1, v_2, ..., v_K] for per column quantization. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, M, K] then zero point and scale tensor may have shape [D1, D2, M, 1] for per row quantization and shape [D1, D2, 1, K] for per column quantization. Production must never overflow, and accumulation may overflow if and only if in 32 bits. Args: a: (non-differentiable) N-dimensional quantized matrix a a_scale: (non-differentiable) scale of quantized input a a_zero_point: (non-differentiable) zero point of quantized input a b: (non-differentiable) N-dimensional quantized matrix b b_scale: (non-differentiable) scale of quantized input b b_zero_point: (non-differentiable) zero point of quantized input b y_scale: (non-differentiable) scale of quantized output y y_zero_point: (non-differentiable) zero point of quantized output y """ schema = get_schema("QLinearMatMul", 10, "") op = Op(self, "QLinearMatMul", schema) return op( *self._prepare_inputs( schema, a, a_scale, a_zero_point, b, b_scale, b_zero_point, y_scale, y_zero_point, ) ) T1_QuantizeLinear = TypeVar("T1_QuantizeLinear", FLOAT, INT32) T2_QuantizeLinear = TypeVar("T2_QuantizeLinear", INT8, UINT8) def QuantizeLinear( self, x: T1_QuantizeLinear, y_scale: FLOAT, y_zero_point: Optional[T2_QuantizeLinear] = None, ) -> T2_QuantizeLinear: r"""[🌐 QuantizeLinear(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QuantizeLinear.html#quantizelinear-10 "Online Documentation") The linear per-tensor/layer quantization operator. It consumes a high precision tensor, a scale, a zero point to compute the low precision / quantized tensor. The quantization formula is y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point). For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-128, 127] if it's int8. For (x / y_scale), it's rounding to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. 'y_zero_point' and 'y' must have same type. Args: x: N-D full precision Input tensor to be quantized. y_scale: Scale for doing quantization to get 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. y_zero_point: (optional) Zero point for doing quantization to get 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. Default value is uint8 typed 0 if it's not specified. """ schema = get_schema("QuantizeLinear", 10, "") op = Op(self, "QuantizeLinear", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, y_scale, y_zero_point)) T_Resize = TypeVar( "T_Resize", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Resize(self, X: T_Resize, scales: FLOAT, *, mode: str = "nearest") -> T_Resize: r"""[🌐 Resize(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Resize.html#resize-10 "Online Documentation") Resize the input tensor. Each dimension value of the output tensor is: output_dimension = floor(input_dimension * scale). Args: X: N-D tensor scales: The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. mode: Two interpolation modes: nearest (default), and linear (including bilinear, trilinear, etc) """ schema = get_schema("Resize", 10, "") op = Op(self, "Resize", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, scales), mode=mode) T_ReverseSequence = TypeVar( "T_ReverseSequence", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReverseSequence( self, input: T_ReverseSequence, sequence_lens: INT64, *, batch_axis: int = 1, time_axis: int = 0, ) -> T_ReverseSequence: r"""[🌐 ReverseSequence(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReverseSequence.html#reversesequence-10 "Online Documentation") Reverse batch of sequences having different lengths specified by `sequence_lens`. For each slice i iterating on batch axis, the operator reverses the first sequence_lens[i] elements on time axis, and copies elements whose index's beyond sequence_lens[i] to the output. So the output slice i contains reversed sequences on the first sequence_lens[i] elements, then have original values copied for the other elements. Example 1: input = [[0.0, 4.0, 8.0, 12.0], [1.0, 5.0, 9.0, 13.0], [2.0, 6.0, 10.0, 14.0], [3.0, 7.0, 11.0, 15.0]] sequence_lens = [4, 3, 2, 1] time_axis = 0 batch_axis = 1 output = [[3.0, 6.0, 9.0, 12.0], [2.0, 5.0, 8.0, 13.0], [1.0, 4.0, 10.0, 14.0], [0.0, 7.0, 11.0, 15.0]] Example 2: input = [[0.0, 1.0, 2.0, 3.0 ], [4.0, 5.0, 6.0, 7.0 ], [8.0, 9.0, 10.0, 11.0], [12.0, 13.0, 14.0, 15.0]] sequence_lens = [1, 2, 3, 4] time_axis = 1 batch_axis = 0 output = [[0.0, 1.0, 2.0, 3.0 ], [5.0, 4.0, 6.0, 7.0 ], [10.0, 9.0, 8.0, 11.0], [15.0, 14.0, 13.0, 12.0]] Args: input: Tensor of rank r >= 2. sequence_lens: Tensor specifying lengths of the sequences in a batch. It has shape `[batch_size]`. batch_axis: (Optional) Specify which axis is batch axis. Must be one of 1 (default), or 0. time_axis: (Optional) Specify which axis is time axis. Must be one of 0 (default), or 1. """ schema = get_schema("ReverseSequence", 10, "") op = Op(self, "ReverseSequence", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, sequence_lens), batch_axis=batch_axis, time_axis=time_axis, ) T1_RoiAlign = TypeVar("T1_RoiAlign", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_RoiAlign: TypeAlias = INT64 def RoiAlign( self, X: T1_RoiAlign, rois: T1_RoiAlign, batch_indices: T2_RoiAlign, *, mode: str = "avg", output_height: int = 1, output_width: int = 1, sampling_ratio: int = 0, spatial_scale: float = 1.0, ) -> T1_RoiAlign: r"""[🌐 RoiAlign(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RoiAlign.html#roialign-10 "Online Documentation") Region of Interest (RoI) align operation described in the [Mask R-CNN paper](https://arxiv.org/abs/1703.06870). RoiAlign consumes an input tensor X and region of interests (rois) to apply pooling across each RoI; it produces a 4-D tensor of shape (num_rois, C, output_height, output_width). RoiAlign is proposed to avoid the misalignment by removing quantizations while converting from original image into feature map and from feature map into RoI feature; in each ROI bin, the value of the sampled locations are computed directly through bilinear interpolation. Args: X: Input data tensor from the previous operator; 4-D feature map of shape (N, C, H, W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. rois: RoIs (Regions of Interest) to pool over; rois is 2-D input of shape (num_rois, 4) given as [[x1, y1, x2, y2], ...]. The RoIs' coordinates are in the coordinate system of the input image. Each coordinate set has a 1:1 correspondence with the 'batch_indices' input. batch_indices: 1-D tensor of shape (num_rois,) with each element denoting the index of the corresponding image in the batch. mode: The pooling method. Two modes are supported: 'avg' and 'max'. Default is 'avg'. output_height: default 1; Pooled output Y's height. output_width: default 1; Pooled output Y's width. sampling_ratio: Number of sampling points in the interpolation grid used to compute the output value of each pooled output bin. If > 0, then exactly sampling_ratio x sampling_ratio grid points are used. If == 0, then an adaptive number of grid points are used (computed as ceil(roi_width / output_width), and likewise for height). Default is 0. spatial_scale: Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input spatial scale to the scale used when pooling, i.e., spatial scale of the input feature map X relative to the input image. E.g.; default is 1.0f. """ schema = get_schema("RoiAlign", 10, "") op = Op(self, "RoiAlign", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, rois, batch_indices), mode=mode, output_height=output_height, output_width=output_width, sampling_ratio=sampling_ratio, spatial_scale=spatial_scale, ) T_Slice = TypeVar( "T_Slice", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Slice = TypeVar("Tind_Slice", INT32, INT64) def Slice( self, data: T_Slice, starts: Tind_Slice, ends: Tind_Slice, axes: Optional[Tind_Slice] = None, steps: Optional[Tind_Slice] = None, ) -> T_Slice: r"""[🌐 Slice(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Slice.html#slice-10 "Online Documentation") Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy: https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.indexing.html Slices uses `starts`, `ends`, `axes` and `steps` inputs to specify the start and end dimension and step for each axis in the list of axes, it uses this information to slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the start or end indices, it represent number of elements before the end of that dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX`. If a negative value is passed for step, it represents slicing backward. If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`. If `steps` are omitted, they are set to `[1, ..., 1]` of length `len(starts)` Example 1: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] axes = [0, 1] starts = [1, 0] ends = [2, 3] steps = [1, 2] result = [ [5, 7], ] Example 2: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] starts = [0, 1] ends = [-1, 1000] result = [ [2, 3, 4], ] Args: data: Tensor of data to extract slices from. starts: 1-D tensor of starting indices of corresponding axis in `axes` ends: 1-D tensor of ending indices (exclusive) of corresponding axis in `axes` axes: (optional) 1-D tensor of axes that `starts` and `ends` apply to. steps: (optional) 1-D tensor of slice step of corresponding axis in `axes`. Default to 1. """ schema = get_schema("Slice", 10, "") op = Op(self, "Slice", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, starts, ends, axes, steps)) def StringNormalizer( self, X: STRING, *, case_change_action: str = "NONE", is_case_sensitive: int = 0, locale: Optional[str] = None, stopwords: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> STRING: r"""[🌐 StringNormalizer(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__StringNormalizer.html#stringnormalizer-10 "Online Documentation") StringNormalization performs string operations for basic cleaning. This operator has only one input (denoted by X) and only one output (denoted by Y). This operator first examines the elements in the X, and removes elements specified in "stopwords" attribute. After removing stop words, the intermediate result can be further lowercased, uppercased, or just returned depending the "case_change_action" attribute. This operator only accepts [C]- and [1, C]-tensor. If all elements in X are dropped, the output will be the empty value of string tensor with shape [1] if input shape is [C] and shape [1, 1] if input shape is [1, C]. Args: X: UTF-8 strings to normalize case_change_action: string enum that cases output to be lowercased/uppercases/unchanged. Valid values are "LOWER", "UPPER", "NONE". Default is "NONE" is_case_sensitive: Boolean. Whether the identification of stop words in X is case-sensitive. Default is false locale: Environment dependent string that denotes the locale according to which output strings needs to be upper/lowercased.Default en_US or platform specific equivalent as decided by the implementation. stopwords: List of stop words. If not set, no word would be removed from X. """ schema = get_schema("StringNormalizer", 10, "") op = Op(self, "StringNormalizer", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), case_change_action=case_change_action, is_case_sensitive=is_case_sensitive, locale=locale, stopwords=stopwords, ) T_ThresholdedRelu = TypeVar("T_ThresholdedRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def ThresholdedRelu( self, X: T_ThresholdedRelu, *, alpha: float = 1.0 ) -> T_ThresholdedRelu: r"""[🌐 ThresholdedRelu(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ThresholdedRelu.html#thresholdedrelu-10 "Online Documentation") ThresholdedRelu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the rectified linear function, y = x for x > alpha, y = 0 otherwise, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Threshold value """ schema = get_schema("ThresholdedRelu", 10, "") op = Op(self, "ThresholdedRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) T_TopK = TypeVar("T_TopK", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) I_TopK: TypeAlias = INT64 def TopK(self, X: T_TopK, K: INT64, *, axis: int = -1) -> Tuple[T_TopK, I_TopK]: r"""[🌐 TopK(10)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__TopK.html#topk-10 "Online Documentation") Retrieve the top-K elements along a specified axis. Given an input tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] and integer argument k, return two outputs: -Value tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which contains the values of the top k elements along the specified axis -Index tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which contains the indices of the top k elements (original indices from the input tensor). Given two equivalent values, this operator uses the indices along the axis as a tiebreaker. That is, the element with the lower index will appear first. Args: X: Tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] K: A 1-D tensor containing a single positive value corresponding to the number of top elements to retrieve axis: Dimension on which to do the sort. """ schema = get_schema("TopK", 10, "") op = Op(self, "TopK", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, K), axis=axis) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset11.py000066400000000000000000004636331475371071500257440ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import GraphProto, SparseTensorProto, TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset10 import Opset10 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset11(Opset10): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 11) T_ArgMax = TypeVar( "T_ArgMax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMax(self, data: T_ArgMax, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1) -> INT64: r"""[🌐 ArgMax(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMax.html#argmax-11 "Online Documentation") Computes the indices of the max elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. The input tensor must not be empty. The type of the output tensor is integer. Args: data: An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ArgMax", 11, "") op = Op(self, "ArgMax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims) T_ArgMin = TypeVar( "T_ArgMin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMin(self, data: T_ArgMin, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1) -> INT64: r"""[🌐 ArgMin(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMin.html#argmin-11 "Online Documentation") Computes the indices of the min elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. The input tensor must not be empty. The type of the output tensor is integer. Args: data: An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ArgMin", 11, "") op = Op(self, "ArgMin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims) T_AveragePool = TypeVar("T_AveragePool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def AveragePool( self, X: T_AveragePool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, count_include_pad: int = 0, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_AveragePool: r"""[🌐 AveragePool(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AveragePool.html#averagepool-11 "Online Documentation") AveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. average pooling consisting of computing the average on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled ``` * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` or when ceil_mode is disabled: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero). Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. count_include_pad: Whether include pad pixels when calculating values for the edges. Default is 0, doesn't count include pad. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("AveragePool", 11, "") op = Op(self, "AveragePool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, count_include_pad=count_include_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_BitShift = TypeVar("T_BitShift", UINT16, UINT32, UINT64, UINT8) def BitShift(self, X: T_BitShift, Y: T_BitShift, *, direction: str) -> T_BitShift: r"""[🌐 BitShift(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BitShift.html#bitshift-11 "Online Documentation") Bitwise shift operator performs element-wise operation. For each input element, if the attribute "direction" is "RIGHT", this operator moves its binary representation toward the right side so that the input value is effectively decreased. If the attribute "direction" is "LEFT", bits of binary representation moves toward the left side, which results the increase of its actual value. The input X is the tensor to be shifted and another input Y specifies the amounts of shifting. For example, if "direction" is "Right", X is [1, 4], and S is [1, 1], the corresponding output Z would be [0, 2]. If "direction" is "LEFT" with X=[1, 2] and S=[1, 2], the corresponding output Y would be [2, 8]. Because this operator supports Numpy-style broadcasting, X's and Y's shapes are not necessarily identical. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: (non-differentiable) First operand, input to be shifted. Y: (non-differentiable) Second operand, amounts of shift. direction: Direction of moving bits. It can be either "RIGHT" (for right shift) or "LEFT" (for left shift). """ schema = get_schema("BitShift", 11, "") op = Op(self, "BitShift", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y), direction=direction) T_Clip = TypeVar("T_Clip", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Clip( self, input: T_Clip, min: Optional[T_Clip] = None, max: Optional[T_Clip] = None ) -> T_Clip: r"""[🌐 Clip(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Clip.html#clip-11 "Online Documentation") Clip operator limits the given input within an interval. The interval is specified by the inputs 'min' and 'max'. They default to numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max(), respectively. Args: input: Input tensor whose elements to be clipped min: (optional) Minimum value, under which element is replaced by min. It must be a scalar(tensor of empty shape). max: (optional) Maximum value, above which element is replaced by max. It must be a scalar(tensor of empty shape). """ schema = get_schema("Clip", 11, "") op = Op(self, "Clip", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, min, max)) T_Compress = TypeVar( "T_Compress", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Compress: TypeAlias = BOOL def Compress( self, input: T_Compress, condition: T1_Compress, *, axis: Optional[int] = None ) -> T_Compress: r"""[🌐 Compress(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Compress.html#compress-11 "Online Documentation") Selects slices from an input tensor along a given axis where condition evaluates to True for each axis index. In case axis is not provided, input is flattened before elements are selected. Compress behaves like numpy.compress: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.compress.html Args: input: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. condition: (non-differentiable) Rank 1 tensor of booleans to indicate which slices or data elements to be selected. Its length can be less than the input length along the axis or the flattened input size if axis is not specified. In such cases data slices or elements exceeding the condition length are discarded. axis: (Optional) Axis along which to take slices. If not specified, input is flattened before elements being selected. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("Compress", 11, "") op = Op(self, "Compress", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, condition), axis=axis) T_Concat = TypeVar( "T_Concat", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Concat(self, *inputs: T_Concat, axis: int) -> T_Concat: r"""[🌐 Concat(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Concat.html#concat-11 "Online Documentation") Concatenate a list of tensors into a single tensor. All input tensors must have the same shape, except for the dimension size of the axis to concatenate on. Args: inputs: (variadic) List of tensors for concatenation axis: Which axis to concat on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(inputs).. """ schema = get_schema("Concat", 11, "") op = Op(self, "Concat", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *inputs), axis=axis) S_ConcatFromSequence = TypeVar( "S_ConcatFromSequence", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ) T_ConcatFromSequence: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def ConcatFromSequence( self, input_sequence: S_ConcatFromSequence, *, axis: int, new_axis: int = 0 ) -> T_ConcatFromSequence: r"""[🌐 ConcatFromSequence(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConcatFromSequence.html#concatfromsequence-11 "Online Documentation") Concatenate a sequence of tensors into a single tensor. All input tensors must have the same shape, except for the dimension size of the axis to concatenate on. By default 'new_axis' is 0, the behavior is similar to numpy.concatenate. When 'new_axis' is 1, the behavior is similar to numpy.stack. Args: input_sequence: Sequence of tensors for concatenation axis: Which axis to concat on. Accepted range in `[-r, r - 1]`, where `r` is the rank of input tensors. When `new_axis` is 1, accepted range is `[-r - 1, r]`. new_axis: Insert and concatenate on a new axis or not, default 0 means do not insert new axis. """ schema = get_schema("ConcatFromSequence", 11, "") op = Op(self, "ConcatFromSequence", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_sequence), axis=axis, new_axis=new_axis) T_Constant: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Constant( self, *, sparse_value: Optional[SparseTensorProto] = None, value: Optional[TensorProto] = None, ) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-11 "Online Documentation") A constant tensor. Exactly one of the two attributes, either value or sparse_value, must be specified. Args: sparse_value: The value for the elements of the output tensor in sparse format. value: The value for the elements of the output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 11, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op(sparse_value=sparse_value, value=value) T_Conv = TypeVar("T_Conv", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Conv( self, X: T_Conv, W: T_Conv, B: Optional[T_Conv] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Conv: r"""[🌐 Conv(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Conv.html#conv-11 "Online Documentation") The convolution operator consumes an input tensor and a filter, and computes the output. Args: X: (differentiable) Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn). Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. W: (differentiable) The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (M x C/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the kernel shape will be (M x C/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... kn) is the dimension of the kernel. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the weight tensor to arrive with the dimension denotation of [FILTER_OUT_CHANNEL, FILTER_IN_CHANNEL, FILTER_SPATIAL, FILTER_SPATIAL ...]. Assuming zero based indices for the shape array, X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C and W.shape[0] mod G == 0. Or in other words FILTER_IN_CHANNEL multiplied by the number of groups should be equal to DATA_CHANNEL and the number of feature maps M should be a multiple of the number of groups G. B: (optional, differentiable) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults is 1 along each spatial axis. group: number of groups input channels and output channels are divided into. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults is 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("Conv", 11, "") op = Op(self, "Conv", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, B), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_ConvTranspose = TypeVar("T_ConvTranspose", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def ConvTranspose( self, X: T_ConvTranspose, W: T_ConvTranspose, B: Optional[T_ConvTranspose] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, output_padding: Optional[Sequence[int]] = None, output_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_ConvTranspose: r"""[🌐 ConvTranspose(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConvTranspose.html#convtranspose-11 "Online Documentation") The convolution transpose operator consumes an input tensor and a filter, and computes the output. If the pads parameter is provided the shape of the output is calculated via the following equation: output_shape[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - pads[start_i] - pads[end_i] output_shape can also be explicitly specified in which case pads values are auto generated using these equations: total_padding[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - output_shape[i] If (auto_pads == SAME_UPPER): pads[start_i] = total_padding[i]/2; pads[end_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2) Else: pads[start_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2); pads[end_i] = (total_padding[i]/2). Args: X: (differentiable) Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn) W: (differentiable) The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (C x M/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the weight shape will be (C x M/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... x kn) is the dimension of the kernel. The number of channels in the output should be equal to W.shape[1] * group (assuming zero based indices of the shape array) B: (optional, differentiable) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = input_shape[i] * strides[i]` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. group: number of groups input channels and output channels are divided into. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W. output_padding: Additional elements added to the side with higher coordinate indices in the output. Each padding value in "output_padding" must be less than the corresponding stride/dilation dimension. By default, this attribute is a zero vector. Note that this attribute doesn't directly affect the computed output values. It only controls the selection of the computed values, so changing this attribute only adds or removes output elements. If "output_shape" is explicitly provided, "output_padding" does not contribute additional size to "output_shape" but participates in the computation of the needed padding amount. This is also called adjs or adjustment in some frameworks. output_shape: The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If output_shape is specified pads values are ignored. See doc for details for equations to generate pads. Note that the output_shape attribute value should not include dimensions for batch size and channels, which are automatically inferred. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("ConvTranspose", 11, "") op = Op(self, "ConvTranspose", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, B), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, output_padding=output_padding, output_shape=output_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_CumSum = TypeVar("T_CumSum", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64, UINT32, UINT64) T2_CumSum = TypeVar("T2_CumSum", INT32, INT64) def CumSum( self, x: T_CumSum, axis: T2_CumSum, *, exclusive: int = 0, reverse: int = 0 ) -> T_CumSum: r"""[🌐 CumSum(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__CumSum.html#cumsum-11 "Online Documentation") Performs cumulative sum of the input elements along the given axis. By default, it will do the sum inclusively meaning the first element is copied as is. Through an `exclusive` attribute, this behavior can change to exclude the first element. It can also perform summation in the opposite direction of the axis. For that, set `reverse` attribute to 1. Example: :: input_x = [1, 2, 3] axis=0 output = [1, 3, 6] exclusive=1 output = [0, 1, 3] exclusive=0 reverse=1 output = [6, 5, 3] exclusive=1 reverse=1 output = [5, 3, 0] Args: x: (differentiable) An input tensor that is to be processed. axis: (non-differentiable) A 0-D tensor. Must be in the range [-rank(x), rank(x)-1]. Negative value means counting dimensions from the back. exclusive: If set to 1 will return exclusive sum in which the top element is not included. In other terms, if set to 1, the j-th output element would be the sum of the first (j-1) elements. Otherwise, it would be the sum of the first j elements. reverse: If set to 1 will perform the sums in reverse direction. """ schema = get_schema("CumSum", 11, "") op = Op(self, "CumSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, axis), exclusive=exclusive, reverse=reverse) T_DepthToSpace = TypeVar( "T_DepthToSpace", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def DepthToSpace( self, input: T_DepthToSpace, *, blocksize: int, mode: str = "DCR" ) -> T_DepthToSpace: r"""[🌐 DepthToSpace(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DepthToSpace.html#depthtospace-11 "Online Documentation") DepthToSpace rearranges (permutes) data from depth into blocks of spatial data. This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height and width dimensions. By default, `mode` = `DCR`. In the DCR mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the following order: depth, column, and then row. The output y is computed from the input x as below: b, c, h, w = x.shape tmp = np.reshape(x, [b, blocksize, blocksize, c // (blocksize**2), h, w]) tmp = np.transpose(tmp, [0, 3, 4, 1, 5, 2]) y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize**2), h * blocksize, w * blocksize]) In the CRD mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the following order: column, row, and the depth. The output y is computed from the input x as below: b, c, h, w = x.shape tmp = np.reshape(x, [b, c // (blocksize ** 2), blocksize, blocksize, h, w]) tmp = np.transpose(tmp, [0, 1, 4, 2, 5, 3]) y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize ** 2), h * blocksize, w * blocksize]) Args: input: Input tensor of [N,C,H,W], where N is the batch axis, C is the channel or depth, H is the height and W is the width. blocksize: Blocks of [blocksize, blocksize] are moved. mode: DCR (default) for depth-column-row order re-arrangement. Use CRD for column-row-depth order. """ schema = get_schema("DepthToSpace", 11, "") op = Op(self, "DepthToSpace", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), blocksize=blocksize, mode=mode) T_Det = TypeVar("T_Det", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Det(self, X: T_Det) -> T_Det: r"""[🌐 Det(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Det.html#det-11 "Online Documentation") Det calculates determinant of a square matrix or batches of square matrices. Det takes one input tensor of shape `[*, M, M]`, where `*` is zero or more batch dimensions, and the inner-most 2 dimensions form square matrices. The output is a tensor of shape `[*]`, containing the determinants of all input submatrices. e.g., When the input is 2-D, the output is a scalar(shape is empty: `[]`). Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Det", 11, "") op = Op(self, "Det", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T1_DynamicQuantizeLinear: TypeAlias = FLOAT T2_DynamicQuantizeLinear: TypeAlias = UINT8 def DynamicQuantizeLinear( self, x: T1_DynamicQuantizeLinear ) -> Tuple[T2_DynamicQuantizeLinear, FLOAT, T2_DynamicQuantizeLinear]: r"""[🌐 DynamicQuantizeLinear(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DynamicQuantizeLinear.html#dynamicquantizelinear-11 "Online Documentation") A Function to fuse calculation for Scale, Zero Point and FP32->8Bit conversion of FP32 Input data. Outputs Scale, ZeroPoint and Quantized Input for a given FP32 Input. Scale is calculated as: :: y_scale = (maximum(0, max(x)) - minimum(0, min(x))) / (qmax - qmin) * where qmax and qmin are max and min values for quantization range i.e. [0, 255] in case of uint8 * data range is adjusted to include 0. Zero point is calculated as: :: intermediate_zero_point = qmin - min(x)/y_scale y_zero_point = cast(round(saturate(itermediate_zero_point))) * where qmax and qmin are max and min values for quantization range .i.e [0, 255] in case of uint8 * for saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-127, 127] if it's int8. Right now only uint8 is supported. * rounding to nearest ties to even. Data quantization formula is: :: y = saturate (round (x / y_scale) + y_zero_point) * for saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-127, 127] if it's int8. Right now only uint8 is supported. * rounding to nearest ties to even. Args: x: Input tensor """ schema = get_schema("DynamicQuantizeLinear", 11, "") op = Op(self, "DynamicQuantizeLinear", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x)) T_Equal = TypeVar( "T_Equal", BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Equal: TypeAlias = BOOL def Equal(self, A: T_Equal, B: T_Equal) -> T1_Equal: r"""[🌐 Equal(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Equal.html#equal-11 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First input operand for the logical operator. B: Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Equal", 11, "") op = Op(self, "Equal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Flatten = TypeVar( "T_Flatten", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Flatten(self, input: T_Flatten, *, axis: int = 1) -> T_Flatten: r"""[🌐 Flatten(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Flatten.html#flatten-11 "Online Documentation") Flattens the input tensor into a 2D matrix. If input tensor has shape (d_0, d_1, ... d_n) then the output will have shape (d_0 X d_1 ... d_(axis-1), d_axis X d_(axis+1) ... X dn). Args: input: A tensor of rank >= axis. axis: Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [-r, r], where r is the rank of the input tensor. Negative value means counting dimensions from the back. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). """ schema = get_schema("Flatten", 11, "") op = Op(self, "Flatten", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Gather = TypeVar( "T_Gather", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Gather = TypeVar("Tind_Gather", INT32, INT64) def Gather(self, data: T_Gather, indices: Tind_Gather, *, axis: int = 0) -> T_Gather: r"""[🌐 Gather(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gather.html#gather-11 "Online Documentation") Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q, gather entries of the axis dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) indexed by `indices`, and concatenates them in an output tensor of rank q + (r - 1). axis = 0 : Let k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}] Then output[i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{0}, ..., j_{r-2}] = input[k , j_{0}, ..., j_{r-2}] :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] indices = [ [0, 1], [1, 2], ] output = [ [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], ], [ [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ], ] axis = 1 : Let k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}] Then output[j_{0}, i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{1}, ..., j_{r-2}] = input[j_{0}, k, j_{1}, ..., j_{r-2}] :: data = [ [1.0, 1.2, 1.9], [2.3, 3.4, 3.9], [4.5, 5.7, 5.9], ] indices = [ [0, 2], ] axis = 1, output = [ [[1.0, 1.9]], [[2.3, 3.9]], [[4.5, 5.9]], ] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of int32/int64 indices, of any rank q. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. axis: Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("Gather", 11, "") op = Op(self, "Gather", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), axis=axis) T_GatherElements = TypeVar( "T_GatherElements", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_GatherElements = TypeVar("Tind_GatherElements", INT32, INT64) def GatherElements( self, data: T_GatherElements, indices: Tind_GatherElements, *, axis: int = 0 ) -> T_GatherElements: r"""[🌐 GatherElements(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GatherElements.html#gatherelements-11 "Online Documentation") GatherElements takes two inputs `data` and `indices` of the same rank r >= 1 and an optional attribute `axis` that identifies an axis of `data` (by default, the outer-most axis, that is axis 0). It is an indexing operation that produces its output by indexing into the input data tensor at index positions determined by elements of the `indices` tensor. Its output shape is the same as the shape of `indices` and consists of one value (gathered from the `data`) for each element in `indices`. For instance, in the 3-D case (r = 3), the output produced is determined by the following equations: :: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] if axis = 0, out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] if axis = 1, out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] if axis = 2, This operator is also the inverse of ScatterElements. It is similar to Torch's gather operation. Example 1: :: data = [ [1, 2], [3, 4], ] indices = [ [0, 0], [1, 0], ] axis = 1 output = [ [ [1, 1], [4, 3], ], ] Example 2: :: data = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], ] indices = [ [1, 2, 0], [2, 0, 0], ] axis = 0 output = [ [ [4, 8, 3], [7, 2, 3], ], ] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of int32/int64 indices, with the same rank r as the input. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. axis: Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("GatherElements", 11, "") op = Op(self, "GatherElements", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), axis=axis) T_GatherND = TypeVar( "T_GatherND", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def GatherND(self, data: T_GatherND, indices: INT64) -> T_GatherND: r"""[🌐 GatherND(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GatherND.html#gathernd-11 "Online Documentation") Given `data` tensor of rank `r` >= 1, and `indices` tensor of rank `q` >= 1, this operator gathers slices of `data` into an output tensor of rank `q + r - indices_shape[-1] - 1`. `indices` is an q-dimensional integer tensor, best thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor of index-tuples into `data`, where each element defines a slice of `data` Some salient points about the inputs' rank and shape: 1) r >= 1 and q >= 1 are to be honored. There is no dependency condition to be met between ranks `r` and `q` 2) The `indices_shape[-1]` should have a value between 1 (inclusive) and rank `r` (inclusive) 3) All values in `indices` are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size `s` (i.e.) `-data_shape[i] <= indices[...,i] <= data_shape[i] - 1`. It is an error if any of the index values are out of bounds. The output is computed as follows: The output tensor is obtained by mapping each index-tuple in the `indices` tensor to the corresponding slice of the input `data`. 1) If `indices_shape[-1] > r` => error condition 2) If `indices_shape[-1] == r`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor containing 1-D tensors of dimension `r`. Let us think of each such `r` ranked tensor as `indices_slice`. Each *scalar value* corresponding to `data[indices_slice]` is filled into the corresponding location of the `(q-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Example 1 below) 3) If `indices_shape[-1] < r`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor containing 1-D tensors of dimension `< r`. Let us think of each such tensors as `indices_slice`. Each *tensor slice* corresponding to `data[indices_slice , :]` is filled into the corresponding location of the `(q-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Examples 2, 3, and 4 below) This operator is the inverse of `ScatterND`. `Example 1` data = [[0,1],[2,3]] # data_shape = [2, 2] indices = [[0,0],[1,1]] # indices_shape = [2, 2] output = [0,3] # output_shape = [2] `Example 2` data = [[0,1],[2,3]] # data_shape = [2, 2] indices = [[1],[0]] # indices_shape = [2, 1] output = [[2,3],[0,1]] # output_shape = [2, 2] `Example 3` data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[0,1],[1,0]] # indices_shape = [2, 2] output = [[2,3],[4,5]] # output_shape = [2, 2] `Example 4` data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[[0,1]],[[1,0]]] # indices_shape = [2, 1, 2] output = [[[2,3]],[[4,5]]] # output_shape = [2, 1, 2] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of rank q >= 1. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. """ schema = get_schema("GatherND", 11, "") op = Op(self, "GatherND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices)) T_Gemm = TypeVar("T_Gemm", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Gemm( self, A: T_Gemm, B: T_Gemm, C: Optional[T_Gemm] = None, *, alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0, transA: int = 0, transB: int = 0, ) -> T_Gemm: r"""[🌐 Gemm(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gemm.html#gemm-11 "Online Documentation") General Matrix multiplication: https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3 A' = transpose(A) if transA else A B' = transpose(B) if transB else B Compute Y = alpha * A' * B' + beta * C, where input tensor A has shape (M, K) or (K, M), input tensor B has shape (K, N) or (N, K), input tensor C is broadcastable to shape (M, N), and output tensor Y has shape (M, N). A will be transposed before doing the computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor C should be unidirectional broadcastable to tensor A * B); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: A: Input tensor A. The shape of A should be (M, K) if transA is 0, or (K, M) if transA is non-zero. B: Input tensor B. The shape of B should be (K, N) if transB is 0, or (N, K) if transB is non-zero. C: (optional) Optional input tensor C. If not specified, the computation is done as if C is a scalar 0. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N). alpha: Scalar multiplier for the product of input tensors A * B. beta: Scalar multiplier for input tensor C. transA: Whether A should be transposed transB: Whether B should be transposed """ schema = get_schema("Gemm", 11, "") op = Op(self, "Gemm", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B, C), alpha=alpha, beta=beta, transA=transA, transB=transB, ) T_Hardmax = TypeVar("T_Hardmax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Hardmax(self, input: T_Hardmax, *, axis: int = 1) -> T_Hardmax: r"""[🌐 Hardmax(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Hardmax.html#hardmax-11 "Online Documentation") The operator computes the hardmax (1 for the first maximum value, and 0 for all others) values for each layer in the batch of the given input. The input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size. In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D. Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator will throw errors. The output tensor has the same shape and contains the hardmax values of the corresponding input. Args: input: The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above. axis: Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("Hardmax", 11, "") op = Op(self, "Hardmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) B_If: TypeAlias = BOOL V_If: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def If(self, cond: B_If, *, else_branch: GraphProto, then_branch: GraphProto) -> V_If: r"""[🌐 If(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__If.html#if-11 "Online Documentation") If conditional Args: cond: Condition for the if. The tensor must contain a single element. else_branch: Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch. then_branch: Graph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch. """ schema = get_schema("If", 11, "") op = Op(self, "If", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, cond), else_branch=else_branch, then_branch=then_branch, ) T_LogSoftmax = TypeVar("T_LogSoftmax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LogSoftmax(self, input: T_LogSoftmax, *, axis: int = 1) -> T_LogSoftmax: r"""[🌐 LogSoftmax(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LogSoftmax.html#logsoftmax-11 "Online Documentation") The operator computes the logsoftmax (log of softmax) values for each layer in the batch of the given input. The input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size. In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D. Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator will throw errors. The output tensor has the same shape and contains the logsoftmax values of the corresponding input. Args: input: The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above. axis: Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("LogSoftmax", 11, "") op = Op(self, "LogSoftmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) I_Loop: TypeAlias = INT64 B_Loop: TypeAlias = BOOL V_Loop = TypeVar( "V_Loop", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Loop( self, M: Optional[I_Loop], cond: Optional[B_Loop], *v_initial: V_Loop, body: GraphProto ) -> V_Loop: r"""[🌐 Loop(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Loop.html#loop-11 "Online Documentation") Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions: 1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit. Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be specified by passing in a constant node for input M. 2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable, whether this input is provided or not. This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent C-style code: Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var). input ("", ""): for (int i=0; ; ++i) { cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body } input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop bool cond = ...; for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop bool cond = true for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop int trip_count = ... for (int i=0; i < trip_count; ++i) { cond = ...; // ignored } input (trip_count, cond) int trip_count = ...; bool cond = ...; for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) { cond = ...; } *Sample usage - cond as well as trip count* graph predict-net { %a = Constant[value = ]() %b = Constant[value = ]() %keepgoing = Constant[value = ]() %max_trip_count = Constant[value = ]() %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = ](%max_trip_count, %keepgoing, %b) return } graph body-net ( %i[INT32, scalar] // iteration number %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used %b_in[INT32, scalar] // incoming value of loop-carried-dependency b ) { %my_local = Add(%a, %b_in) %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val } *Sample equivalent C code* { /* User-defined code (enclosing scope) */ int a = 3, b = 6; bool keepgoing = true; // Analogous to input cond /* End user-defined code */ /* Implicitly-defined code */ const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable /* End implicitly-defined code */ /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */ bool keepgoing_out = keepgoing int b_out = b for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) { /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values to formal parameter variables of loop-body */ bool keepgoing_in = keepgoing_out; bool b_in = b_out; /* User-defined code (loop body) */ int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine b_out = a - b_in; keepgoing_out = my_local > b_out; user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables /* End user-defined code */ /* Implicitly defined-code */ user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values } // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here. // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out; } There are several things of note in this code snippet: 1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can be referenced in the inputs of the loop. 2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body, consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out). These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node supplies the input value of the input variable for the first iteration, and returns the output value of the output variable produced by the final iteration. 3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals after the loop. 4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope, except using the mechanism described above. Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution. (See Step 3 here for an example: https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/). Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer). Args: M: (optional) A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip. cond: (optional) A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip. v_initial: (variadic, heterogeneous) The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) body: The graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations. """ schema = get_schema("Loop", 11, "") op = Op(self, "Loop", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, M, cond, *v_initial), body=body) T_LpPool = TypeVar("T_LpPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpPool( self, X: T_LpPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", kernel_shape: Sequence[int], p: int = 2, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_LpPool: r"""[🌐 LpPool(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpPool.html#lppool-11 "Online Documentation") LpPool consumes an input tensor X and applies Lp pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("LpPool", 11, "") op = Op(self, "LpPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, kernel_shape=kernel_shape, p=p, pads=pads, strides=strides, ) T_MaxPool = TypeVar("T_MaxPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) I_MaxPool: TypeAlias = INT64 def MaxPool( self, X: T_MaxPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, storage_order: int = 0, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> Tuple[T_MaxPool, I_MaxPool]: r"""[🌐 MaxPool(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxPool.html#maxpool-11 "Online Documentation") MaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. max pooling consisting of computing the max on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled ``` * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. dilations: Dilation value along each spatial axis of filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. storage_order: The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxPool", 11, "") op = Op(self, "MaxPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, storage_order=storage_order, strides=strides, ) T1_MaxUnpool = TypeVar("T1_MaxUnpool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_MaxUnpool: TypeAlias = INT64 def MaxUnpool( self, X: T1_MaxUnpool, I: T2_MaxUnpool, output_shape: Optional[T2_MaxUnpool] = None, *, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T1_MaxUnpool: r"""[🌐 MaxUnpool(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxUnpool.html#maxunpool-11 "Online Documentation") MaxUnpool essentially computes the partial inverse of the MaxPool op. The input information to this op is typically the output information from a MaxPool op. The first input tensor X is the tensor that needs to be unpooled, which is typically the pooled tensor (first output) from MaxPool. The second input tensor, I, contains the indices to the (locally maximal) elements corresponding to the elements in the first input tensor X. Input tensor I is typically the second output of the MaxPool op. The third (optional) input is a tensor that specifies the output size of the unpooling operation. MaxUnpool is intended to do 'partial' inverse of the MaxPool op. 'Partial' because all the non-maximal values from the original input to MaxPool are set to zero in the output of the MaxUnpool op. Pooling the result of an unpooling operation should give back the original input to the unpooling op. MaxUnpool can produce the same output size for several input sizes, which makes unpooling op ambiguous. The third input argument, output_size, is meant to disambiguate the op and produce output tensor of known/predictable size. In addition to the inputs, MaxUnpool takes three attributes, namely kernel_shape, strides, and pads, which define the exact unpooling op. The attributes typically have the same values as the corresponding pooling op that the unpooling op is trying to invert. Args: X: (differentiable) Input data tensor that has to be unpooled. This tensor is typically the first output of the MaxPool op.Dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non-image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. I: (non-differentiable) Input data tensor containing the indices corresponding to elements in the first input tensor X.This tensor is typically the second output of the MaxPool op.Dimensions must be the same as input tensor X. The indices are linear, i.e. computed considering the tensor as flattened 1-D tensor, assuming row-major storage. Also, the linear indices should not consider padding. So the values in indices are in the range [0, N x C x D1 x ... x Dn). output_shape: (optional, non-differentiable) The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If 'output_shape' is specified, 'pads' values are ignored. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxUnpool", 11, "") op = Op(self, "MaxUnpool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, I, output_shape), kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) def NonMaxSuppression( self, boxes: FLOAT, scores: FLOAT, max_output_boxes_per_class: Optional[INT64] = None, iou_threshold: Optional[FLOAT] = None, score_threshold: Optional[FLOAT] = None, *, center_point_box: int = 0, ) -> INT64: r"""[🌐 NonMaxSuppression(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NonMaxSuppression.html#nonmaxsuppression-11 "Online Documentation") Filter out boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding box format is indicated by attribute center_point_box. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The selected_indices output is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the Gather or GatherND operation. Args: boxes: An input tensor with shape [num_batches, spatial_dimension, 4]. The single box data format is indicated by center_point_box. scores: An input tensor with shape [num_batches, num_classes, spatial_dimension] max_output_boxes_per_class: (optional) Integer representing the maximum number of boxes to be selected per batch per class. It is a scalar. Default to 0, which means no output. iou_threshold: (optional) Float representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU. It is scalar. Value range [0, 1]. Default to 0. score_threshold: (optional) Float representing the threshold for deciding when to remove boxes based on score. It is a scalar. center_point_box: Integer indicate the format of the box data. The default is 0. 0 - the box data is supplied as [y1, x1, y2, x2] where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (i.e., lying in the interval [0, 1]) or absolute. Mostly used for TF models. 1 - the box data is supplied as [x_center, y_center, width, height]. Mostly used for Pytorch models. """ schema = get_schema("NonMaxSuppression", 11, "") op = Op(self, "NonMaxSuppression", schema) return op( *self._prepare_inputs( schema, boxes, scores, max_output_boxes_per_class, iou_threshold, score_threshold, ), center_point_box=center_point_box, ) T1_OneHot = TypeVar( "T1_OneHot", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_OneHot = TypeVar( "T2_OneHot", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T3_OneHot = TypeVar( "T3_OneHot", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def OneHot( self, indices: T1_OneHot, depth: T2_OneHot, values: T3_OneHot, *, axis: int = -1 ) -> T3_OneHot: r"""[🌐 OneHot(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__OneHot.html#onehot-11 "Online Documentation") Produces a one-hot tensor based on inputs. The locations represented by the index values in the 'indices' input tensor will have 'on_value' and the other locations will have 'off_value' in the output tensor, where 'on_value' and 'off_value' are specified as part of required input argument 'values', which is a two-element tensor of format [off_value, on_value]. The rank of the output tensor will be one greater than the rank of the input tensor. The additional dimension is for one-hot representation. The additional dimension will be inserted at the position specified by 'axis'. If 'axis' is not specified then then additional dimension will be inserted as the innermost dimension, i.e. axis=-1. The size of the additional dimension is specified by required scalar input 'depth'. The type of the output tensor is the same as the type of the 'values' input. Any entries in the 'indices' input tensor with values outside the range [-depth, depth-1] will result in one-hot representation with all 'off_value' values in the output tensor. when axis = 0: output[input[i, j, k], i, j, k] = 1 for all i, j, k and 0 otherwise. when axis = -1: output[i, j, k, input[i, j, k]] = 1 for all i, j, k and 0 otherwise. Args: indices: (non-differentiable) Input tensor containing indices. Any entries in the 'indices' input tensor with values outside the range [-depth, depth-1] will result in one-hot representation with all 'off_value' values in the output tensor.In case 'indices' is of non-integer type, the values will be casted to int64 before use. depth: (non-differentiable) Scalar or Rank 1 tensor containing exactly one element, specifying the number of classes in one-hot tensor. This is also the size of the one-hot dimension (specified by 'axis' attribute) added on in the output tensor. The values in the 'indices' input tensor are expected to be in the range [-depth, depth-1]. In case 'depth' is of non-integer type, it will be casted to int64 before use. values: (non-differentiable) Rank 1 tensor containing exactly two elements, in the format [off_value, on_value], where 'on_value' is the value used for filling locations specified in 'indices' input tensor, and 'off_value' is the value used for filling locations other than those specified in 'indices' input tensor. axis: (Optional) Axis along which one-hot representation in added. Default: axis=-1. axis=-1 means that the additional dimension will be inserted as the innermost/last dimension in the output tensor. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r-1, r] where r = rank(indices). """ schema = get_schema("OneHot", 11, "") op = Op(self, "OneHot", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, indices, depth, values), axis=axis) T_Pad = TypeVar( "T_Pad", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Pad( self, data: T_Pad, pads: INT64, constant_value: Optional[T_Pad] = None, *, mode: str = "constant", ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-11 "Online Documentation") Given a tensor containing the data to be padded (`data`), a tensor containing the number of start and end pad values for axis (`pads`), (optionally) a `mode`, and (optionally) `constant_value`, a padded tensor (`output`) is generated. The three supported `modes` are (similar to corresponding modes supported by `numpy.pad`): 1) `constant`(default) - pads with a given constant value as specified by `constant_value` (which defaults to 0) 2) `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis 3) `edge` - pads with the edge values of array Example 1 (`constant` mode): Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'constant' constant_value = 0.0 output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ] Example 2 (`reflect` mode): data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'reflect' output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ] Example 3 (`edge` mode): data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'edge' output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ] Args: data: Input tensor. pads: Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * input_rank]. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin,...,x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `i`. constant_value: (optional) (Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0). mode: Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge` """ schema = get_schema("Pad", 11, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, pads, constant_value), mode=mode) T_Range = TypeVar("T_Range", DOUBLE, FLOAT, INT16, INT32, INT64) def Range(self, start: T_Range, limit: T_Range, delta: T_Range) -> T_Range: r"""[🌐 Range(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Range.html#range-11 "Online Documentation") Generate a tensor containing a sequence of numbers that begin at `start` and extends by increments of `delta` up to `limit` (exclusive). The number of elements in the output of range is computed as below: :: number_of_elements = max( ceil( (limit - start) / delta ) , 0 ) The pseudocode determining the contents of the output is shown below: :: for(int i=0; i T_ReduceL1: r"""[🌐 ReduceL1(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL1.html#reducel1-11 "Online Documentation") Computes the L1 norm of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceL1", 11, "") op = Op(self, "ReduceL1", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceL2 = TypeVar("T_ReduceL2", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceL2( self, data: T_ReduceL2, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceL2: r"""[🌐 ReduceL2(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL2.html#reducel2-11 "Online Documentation") Computes the L2 norm of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceL2", 11, "") op = Op(self, "ReduceL2", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceLogSum = TypeVar( "T_ReduceLogSum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSum( self, data: T_ReduceLogSum, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceLogSum: r"""[🌐 ReduceLogSum(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSum.html#reducelogsum-11 "Online Documentation") Computes the log sum of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceLogSum", 11, "") op = Op(self, "ReduceLogSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceLogSumExp = TypeVar( "T_ReduceLogSumExp", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSumExp( self, data: T_ReduceLogSumExp, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1, ) -> T_ReduceLogSumExp: r"""[🌐 ReduceLogSumExp(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSumExp.html#reducelogsumexp-11 "Online Documentation") Computes the log sum exponent of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceLogSumExp", 11, "") op = Op(self, "ReduceLogSumExp", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMax = TypeVar("T_ReduceMax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceMax( self, data: T_ReduceMax, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMax: r"""[🌐 ReduceMax(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMax.html#reducemax-11 "Online Documentation") Computes the max of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMax", 11, "") op = Op(self, "ReduceMax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMean = TypeVar( "T_ReduceMean", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceMean( self, data: T_ReduceMean, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMean: r"""[🌐 ReduceMean(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMean.html#reducemean-11 "Online Documentation") Computes the mean of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMean", 11, "") op = Op(self, "ReduceMean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMin = TypeVar("T_ReduceMin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceMin( self, data: T_ReduceMin, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMin: r"""[🌐 ReduceMin(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMin.html#reducemin-11 "Online Documentation") Computes the min of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields plus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMin", 11, "") op = Op(self, "ReduceMin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceProd = TypeVar( "T_ReduceProd", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceProd( self, data: T_ReduceProd, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceProd: r"""[🌐 ReduceProd(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceProd.html#reduceprod-11 "Online Documentation") Computes the product of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceProd", 11, "") op = Op(self, "ReduceProd", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceSum = TypeVar("T_ReduceSum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def ReduceSum( self, data: T_ReduceSum, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceSum: r"""[🌐 ReduceSum(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSum.html#reducesum-11 "Online Documentation") Computes the sum of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceSum", 11, "") op = Op(self, "ReduceSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceSumSquare = TypeVar( "T_ReduceSumSquare", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceSumSquare( self, data: T_ReduceSumSquare, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1, ) -> T_ReduceSumSquare: r"""[🌐 ReduceSumSquare(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSumSquare.html#reducesumsquare-11 "Online Documentation") Computes the sum square of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceSumSquare", 11, "") op = Op(self, "ReduceSumSquare", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T1_Resize = TypeVar( "T1_Resize", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Resize = TypeVar("T2_Resize", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Resize( self, X: T1_Resize, roi: T2_Resize, scales: FLOAT, sizes: Optional[INT64] = None, *, coordinate_transformation_mode: str = "half_pixel", cubic_coeff_a: float = -0.75, exclude_outside: int = 0, extrapolation_value: float = 0.0, mode: str = "nearest", nearest_mode: str = "round_prefer_floor", ) -> T1_Resize: r"""[🌐 Resize(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Resize.html#resize-11 "Online Documentation") Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor. Each dimension value of the output tensor is: output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale) if input \"sizes\" is not specified. Args: X: N-D tensor roi: 1-D tensor given as [start1, ..., startN, end1, ..., endN], where N is the rank of X. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. It only takes effect when coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" scales: The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. If 'size' is needed, the user must set 'scales' to an empty tensor. sizes: (optional) The size of the output tensor. The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X'. May only be set if 'scales' is set to an empty tensor. coordinate_transformation_mode: This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor.
    The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote x_resized as the coordinate of axis x in the resized tensor, x_original as the coordinate of axis x in the original tensor, length_original as the length of the original tensor in axis x, length_resized as the length of the resized tensor in axis x, roi_x = (start_x, end_x) of the axis x in input "roi", scale = length_resized / length_original,
    if coordinate_transformation_mode is "half_pixel",
    x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5,
    if coordinate_transformation_mode is "pytorch_half_pixel",
    x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0,
    if coordinate_transformation_mode is "align_corners",
    x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1),
    if coordinate_transformation_mode is "asymmetric",
    x_original = x_resized / scale,
    if coordinate_transformation_mode is "tf_half_pixel_for_nn",
    x_original = (x_resized + 0.5) / scale,
    if coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize",
    x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1). cubic_coeff_a: The coefficient 'a' used in cubic interpolation. Two common choice are -0.5 (in some cases of TensorFlow) and -0.75 (in PyTorch). Check out Equation (4) in https://ieeexplore.ieee.org/document/1163711 for the details. This attribute is valid only if "mode" is "cubic". exclude_outside: If set to 1, the weight of sampling locations outside the tensor will be set to 0 and the weight will be renormalized so that their sum is 1.0. The default value is 0. extrapolation_value: When coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" and x_original is outside the range [0, length_original - 1], this value is used as the corresponding output value. Default is 0.0f. mode: Three interpolation modes: nearest (default), linear and cubic. The "linear" mode includes linear interpolation for 1D tensor and N-linear interpolation for N-D tensor (for example, bilinear interpolation for 2D tensor). The "cubic" mode includes cubic interpolation for 1D tensor and N-cubic interpolation for N-D tensor (for example, bicubic interpolation for 2D tensor). nearest_mode: Four modes: round_prefer_floor (default, as known as round half down), round_prefer_ceil (as known as round half up), floor, ceil. Only used by nearest interpolation. It indicates how to get "nearest" pixel in input tensor from x_original, so this attribute is valid only if "mode" is "nearest". """ schema = get_schema("Resize", 11, "") op = Op(self, "Resize", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, roi, scales, sizes), coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, cubic_coeff_a=cubic_coeff_a, exclude_outside=exclude_outside, extrapolation_value=extrapolation_value, mode=mode, nearest_mode=nearest_mode, ) T_Round = TypeVar("T_Round", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Round(self, X: T_Round) -> T_Round: r"""[🌐 Round(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Round.html#round-11 "Online Documentation") Round takes one input Tensor and rounds the values, element-wise, meaning it finds the nearest integer for each value. In case of halves, the rule is to round them to the nearest even integer. If input x is integral, +0, -0, NaN, or infinite, x itself is returned. The output tensor has the same shape and type as the input. Examples: :: round([0.9]) = [1.0] round([2.5]) = [2.0] round([2.3]) = [2.0] round([1.5]) = [2.0] round([-4.5]) = [-4.0] Args: X: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Round", 11, "") op = Op(self, "Round", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) V_Scan = TypeVar( "V_Scan", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Scan( self, *initial_state_and_scan_inputs: V_Scan, body: GraphProto, num_scan_inputs: int, scan_input_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_input_directions: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_directions: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> V_Scan: r"""[🌐 Scan(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scan.html#scan-11 "Online Documentation") Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors, constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences, functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing. Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred to as loop-carried dependences in the context of loops). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used, a behavior similar to zip is obtained. The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate hidden-state values of RNN-like constructs). All the output tensors (state_variables as well as scan_output_element tensors) are required to have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation). Note that the iterated element passed to the body subgraph does not have a sequence axis. It will have a rank one less than the rank of the corresponding scan_input. The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the scan_outputs. The optional attribute scan_input_directions specifies the direction (forward or backward) for each scan input. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction. A bidirectional scan may be performed by specifying the same tensor input twice in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction. The scan_output of the operation is produced by concatenating the scan_output_element values produced by the body in each iteration. The optional attribute scan_output_directions specifies the direction in which scan_output is constructed (by appending or prepending the scan_output_element to scan_output in each iteration) for each scan_output. If this attribute is omitted, the scan_output_element is appended to the scan_output in each iteration. The optional attribute scan_input_axes specifies the axis to be scanned for each scan_input. If omitted, every scan_input will be scanned in axis 0. For example, if axis 0 is the batch axis and axis 1 is the time axis (to be scanned), specify an axis value of 1. Note that scanning a non-zero axis may be less efficient than scanning axis zero. The optional attribute scan_output_axes specifies the axis along which the scan_outputs are accumulated for each scan_output. For example, if axis 1 is the time axis (to be scanned) for both inputs and outputs, specify a scan_input axis and scan_output axis value of 1. Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter. Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter. The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs. The behavior of Scan < num_scan_inputs = m, body = loop-body, scan_input_axes = [axis_1, ..., axis_m] > (init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m) is equivalent to the following pseudo-code: // scan_i.shape[axis_i] denotes the (max) sequence-length of scan_i // scan_i.shape[axis_i] is required to be equal to scan_j.shape[axis_j] for all i,j. sequence_length = scan_1.shape[axis_1]; // initialize state-variables st_1 = init_1; ... st_n = init_n; // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = []; // identify number of iterations: // execute loop for (int t = 0; t < sequence_length; ++t) { // generate the scan-input elements: the notation T[t] indicates the sub-tensor // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k. si_1 = scan_1[t]; ... ; si_m = scan_m[t]; // execute loop-body st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m) // accumulate the scan-output elements scan_out_1 = Concat(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat(scan_out_k, so_k); } return st_1, ..., st_n, scan_out_1, ..., scan_out_k; *Sample usage: Encoding RNN using a Scan* The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi, recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes %Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables. graph rnn-encoding { %H_0 = ... %X = ... %Y_h, %Y = Scan[body = , num_scan_inputs=1](%H_0, %X) return %Y, %Y_h } graph rnn-cell-1 ( %H_tminus1[FLOAT, tensor] %X_t[FLOAT, tensor] ) { %Wi = ... %Ri = ... %Wbi = ... %Rbi = ... %t1 = X_t * (Wi^T) %t2 = H_tminus1*(Ri^T) %t3 = Add(%t1, %t2) %t4 = Add(%t3, %Wbi) %t5 = Add(%t4, %Rbi) %Ht = Tanh(%t5) %Accumulate = Identity(%Ht) return %Ht, %Accumulate } Args: initial_state_and_scan_inputs: (variadic, heterogeneous) Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs body: The graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations. num_scan_inputs: An attribute specifying the number of scan_inputs M. scan_input_axes: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). scan_input_directions: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction. scan_output_axes: An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1]. scan_output_directions: An optional list of K flags, one for each scan_output. The i-th element of the list specifies whether the i-th scan_output should be constructed by appending or prepending a new value in each iteration: 0 indicates appending and 1 indicates prepending. If omitted, all scan_output tensors will be produced by appending a value in each iteration. """ schema = get_schema("Scan", 11, "") op = Op(self, "Scan", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, *initial_state_and_scan_inputs), body=body, num_scan_inputs=num_scan_inputs, scan_input_axes=scan_input_axes, scan_input_directions=scan_input_directions, scan_output_axes=scan_output_axes, scan_output_directions=scan_output_directions, ) T_ScatterElements = TypeVar( "T_ScatterElements", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_ScatterElements = TypeVar("Tind_ScatterElements", INT32, INT64) def ScatterElements( self, data: T_ScatterElements, indices: Tind_ScatterElements, updates: T_ScatterElements, *, axis: int = 0, ) -> T_ScatterElements: r"""[🌐 ScatterElements(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterElements.html#scatterelements-11 "Online Documentation") ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data` (by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the index of the entry itself. For instance, in a 2-D tensor case, the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0, output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1, This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation. Example 1: :: data = [ [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], ] indices = [ [1, 0, 2], [0, 2, 1], ] updates = [ [1.0, 1.1, 1.2], [2.0, 2.1, 2.2], ] output = [ [2.0, 1.1, 0.0] [1.0, 0.0, 2.2] [0.0, 2.1, 1.2] ] Example 2: :: data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]] indices = [[1, 3]] updates = [[1.1, 2.1]] axis = 1 output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input). All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. updates: Tensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices) axis: Which axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("ScatterElements", 11, "") op = Op(self, "ScatterElements", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), axis=axis) T_ScatterND = TypeVar( "T_ScatterND", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ScatterND( self, data: T_ScatterND, indices: INT64, updates: T_ScatterND ) -> T_ScatterND: r"""[🌐 ScatterND(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterND.html#scatternd-11 "Online Documentation") ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1, and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. Note that `indices` should not have duplicate entries. That is, two or more `updates` for the same index-location is not supported. `indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`. `indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`. Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range. `updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape. The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor, corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`. Thus, the shape of `updates` must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation of shapes. The `output` is calculated via the following equation: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] = updates[idx] The order of iteration in the above loop is not specified. In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order. This operator is the inverse of GatherND. Example 1: :: data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] indices = [[4], [3], [1], [7]] updates = [9, 10, 11, 12] output = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12] Example 2: :: data = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] indices = [[0], [2]] updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]] output = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of rank q >= 1. updates: Tensor of rank q + r - indices_shape[-1] - 1. """ schema = get_schema("ScatterND", 11, "") op = Op(self, "ScatterND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates)) S_SequenceAt = TypeVar( "S_SequenceAt", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ) I_SequenceAt = TypeVar("I_SequenceAt", INT32, INT64) T_SequenceAt: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def SequenceAt(self, input_sequence: S_SequenceAt, position: I_SequenceAt) -> T_SequenceAt: r"""[🌐 SequenceAt(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceAt.html#sequenceat-11 "Online Documentation") Outputs a tensor copy from the tensor at 'position' in 'input_sequence'. Accepted range for 'position' is in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. Negative value means counting positions from the back. Args: input_sequence: Input sequence. position: Position of the tensor in the sequence. Negative value means counting positions from the back. Accepted range in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. It is an error if any of the index values are out of bounds. It must be a scalar(tensor of empty shape). """ schema = get_schema("SequenceAt", 11, "") op = Op(self, "SequenceAt", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_sequence, position)) T_SequenceConstruct = TypeVar( "T_SequenceConstruct", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) S_SequenceConstruct: TypeAlias = Union[ Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ] def SequenceConstruct(self, *inputs: T_SequenceConstruct) -> S_SequenceConstruct: r"""[🌐 SequenceConstruct(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceConstruct.html#sequenceconstruct-11 "Online Documentation") Construct a tensor sequence containing 'inputs' tensors. All tensors in 'inputs' must have the same data type. Args: inputs: (variadic) Tensors. """ schema = get_schema("SequenceConstruct", 11, "") op = Op(self, "SequenceConstruct", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *inputs)) S_SequenceEmpty: TypeAlias = Union[ Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ] def SequenceEmpty(self, *, dtype: Optional[int] = None) -> S_SequenceEmpty: r"""[🌐 SequenceEmpty(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceEmpty.html#sequenceempty-11 "Online Documentation") Construct an empty tensor sequence, with given data type. Args: dtype: (Optional) The data type of the tensors in the output sequence. The default type is 'float'. """ schema = get_schema("SequenceEmpty", 11, "") op = Op(self, "SequenceEmpty", schema) return op(dtype=dtype) S_SequenceErase = TypeVar( "S_SequenceErase", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ) I_SequenceErase = TypeVar("I_SequenceErase", INT32, INT64) def SequenceErase( self, input_sequence: S_SequenceErase, position: Optional[I_SequenceErase] = None ) -> S_SequenceErase: r"""[🌐 SequenceErase(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceErase.html#sequenceerase-11 "Online Documentation") Outputs a tensor sequence that removes the tensor at 'position' from 'input_sequence'. Accepted range for 'position' is in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. Negative value means counting positions from the back. 'position' is optional, by default it erases the last tensor from 'input_sequence'. Args: input_sequence: Input sequence. position: (optional) Position of the tensor in the sequence. Negative value means counting positions from the back. Accepted range in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. It is an error if any of the index values are out of bounds. It must be a scalar(tensor of empty shape). """ schema = get_schema("SequenceErase", 11, "") op = Op(self, "SequenceErase", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_sequence, position)) S_SequenceInsert = TypeVar( "S_SequenceInsert", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ) T_SequenceInsert = TypeVar( "T_SequenceInsert", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) I_SequenceInsert = TypeVar("I_SequenceInsert", INT32, INT64) def SequenceInsert( self, input_sequence: S_SequenceInsert, tensor: T_SequenceInsert, position: Optional[I_SequenceInsert] = None, ) -> S_SequenceInsert: r"""[🌐 SequenceInsert(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceInsert.html#sequenceinsert-11 "Online Documentation") Outputs a tensor sequence that inserts 'tensor' into 'input_sequence' at 'position'. 'tensor' must have the same data type as 'input_sequence'. Accepted range for 'position' is in `[-n, n]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. Negative value means counting positions from the back. 'position' is optional, by default it inserts 'tensor' to the back of 'input_sequence'. Args: input_sequence: Input sequence. tensor: Input tensor to be inserted into the input sequence. position: (optional) Position in the sequence where the new tensor is inserted. It is optional and default is to insert to the back of the sequence. Negative value means counting positions from the back. Accepted range in `[-n, n]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. It is an error if any of the index values are out of bounds. It must be a scalar(tensor of empty shape). """ schema = get_schema("SequenceInsert", 11, "") op = Op(self, "SequenceInsert", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_sequence, tensor, position)) S_SequenceLength = TypeVar( "S_SequenceLength", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ) I_SequenceLength: TypeAlias = INT64 def SequenceLength(self, input_sequence: S_SequenceLength) -> I_SequenceLength: r"""[🌐 SequenceLength(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceLength.html#sequencelength-11 "Online Documentation") Produces a scalar(tensor of empty shape) containing the number of tensors in 'input_sequence'. Args: input_sequence: Input sequence. """ schema = get_schema("SequenceLength", 11, "") op = Op(self, "SequenceLength", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_sequence)) T_Slice = TypeVar( "T_Slice", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Slice = TypeVar("Tind_Slice", INT32, INT64) def Slice( self, data: T_Slice, starts: Tind_Slice, ends: Tind_Slice, axes: Optional[Tind_Slice] = None, steps: Optional[Tind_Slice] = None, ) -> T_Slice: r"""[🌐 Slice(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Slice.html#slice-11 "Online Documentation") Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy: https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.indexing.html Slices uses `starts`, `ends`, `axes` and `steps` inputs to specify the start and end dimension and step for each axis in the list of axes, it uses this information to slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the start or end indices, it represents number of elements before the end of that dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX` when slicing forward and 'INT_MIN' when slicing backward. If a negative value is passed for step, it represents slicing backward. However step value cannot be 0. If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`. If `steps` are omitted, they are set to `[1, ..., 1]` of length `len(starts)` Example 1: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] axes = [0, 1] starts = [1, 0] ends = [2, 3] steps = [1, 2] result = [ [5, 7], ] Example 2: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] starts = [0, 1] ends = [-1, 1000] result = [ [2, 3, 4], ] Args: data: Tensor of data to extract slices from. starts: 1-D tensor of starting indices of corresponding axis in `axes` ends: 1-D tensor of ending indices (exclusive) of corresponding axis in `axes` axes: (optional) 1-D tensor of axes that `starts` and `ends` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). steps: (optional) 1-D tensor of slice step of corresponding axis in `axes`. Negative value means slicing backward. 'steps' cannot be 0. Defaults to 1. """ schema = get_schema("Slice", 11, "") op = Op(self, "Slice", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, starts, ends, axes, steps)) T_Softmax = TypeVar("T_Softmax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softmax(self, input: T_Softmax, *, axis: int = 1) -> T_Softmax: r"""[🌐 Softmax(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softmax.html#softmax-11 "Online Documentation") The operator computes the softmax (normalized exponential) values for each layer in the batch of the given input. The input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size. In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D. Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator will throw errors. The output tensor has the same shape and contains the softmax values of the corresponding input. Args: input: The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above. axis: Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("Softmax", 11, "") op = Op(self, "Softmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Split = TypeVar( "T_Split", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Split( self, input: T_Split, *, axis: int = 0, split: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Split: r"""[🌐 Split(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Split.html#split-11 "Online Documentation") Split a tensor into a list of tensors, along the specified 'axis'. Lengths of the parts can be specified using argument 'split'. Otherwise, the tensor is split to equal sized parts. Args: input: The tensor to split axis: Which axis to split on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-rank, rank-1] where r = rank(input). split: length of each output. Values should be >= 0. """ schema = get_schema("Split", 11, "") op = Op(self, "Split", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis, split=split) T_SplitToSequence = TypeVar( "T_SplitToSequence", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) I_SplitToSequence = TypeVar("I_SplitToSequence", INT32, INT64) S_SplitToSequence: TypeAlias = Union[ Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ] def SplitToSequence( self, input: T_SplitToSequence, split: Optional[I_SplitToSequence] = None, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1, ) -> S_SplitToSequence: r"""[🌐 SplitToSequence(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SplitToSequence.html#splittosequence-11 "Online Documentation") Split a tensor into a sequence of tensors, along the specified 'axis'. Lengths of the parts can be specified using the optional argument 'split'. If the argument `split' is not specified, a default scalar value of 1 is used as the value of `split'. 'split' must contain only positive numbers. 'split' is either a scalar (tensor of empty shape), or a 1-D tensor. If 'split' is a scalar, then 'input' will be split into chunks all of size 'split' if possible. The last chunk alone may be smaller than 'split' if the 'input' size along the given axis 'axis' is not divisible by 'split'. If 'split' is a 1-dimensional tensor, the input tensor is split into 'size(split)' chunks, with lengths of the parts on 'axis' specified in 'split'. In this scenario, the sum of entries in 'split' must be equal to the dimension size of input tensor on 'axis'. Args: input: The tensor to split split: (optional) Length of each output. It can be either a scalar(tensor of empty shape), or a 1-D tensor. All values must be >= 0. axis: Which axis to split on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-rank, rank-1]. keepdims: Keep the split dimension or not. Default 1, which means we keep split dimension. If input 'split' is specified, this attribute is ignored. """ schema = get_schema("SplitToSequence", 11, "") op = Op(self, "SplitToSequence", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, split), axis=axis, keepdims=keepdims) T_Squeeze = TypeVar( "T_Squeeze", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Squeeze(self, data: T_Squeeze, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None) -> T_Squeeze: r"""[🌐 Squeeze(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Squeeze.html#squeeze-11 "Online Documentation") Remove single-dimensional entries from the shape of a tensor. Takes a parameter `axes` with a list of axes to squeeze. If `axes` is not provided, all the single dimensions will be removed from the shape. If an axis is selected with shape entry not equal to one, an error is raised. Args: data: Tensors with at least max(dims) dimensions. axes: List of integers indicating the dimensions to squeeze. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("Squeeze", 11, "") op = Op(self, "Squeeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes) T_TopK = TypeVar( "T_TopK", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) I_TopK: TypeAlias = INT64 def TopK( self, X: T_TopK, K: INT64, *, axis: int = -1, largest: int = 1, sorted: int = 1 ) -> Tuple[T_TopK, I_TopK]: r"""[🌐 TopK(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__TopK.html#topk-11 "Online Documentation") Retrieve the top-K largest or smallest elements along a specified axis. Given an input tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] and integer argument k, return two outputs: * Value tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which contains the values of the top k elements along the specified axis * Index tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which contains the indices of the top k elements (original indices from the input tensor). * If "largest" is 1 (the default value) then the k largest elements are returned. * If "sorted" is 1 (the default value) then the resulting k elements will be sorted. * If "sorted" is 0, order of returned 'Values' and 'Indices' are undefined. Given two equivalent values, this operator uses the indices along the axis as a tiebreaker. That is, the element with the lower index will appear first. Args: X: (differentiable) Tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] K: (non-differentiable) A 1-D tensor containing a single positive value corresponding to the number of top elements to retrieve axis: Dimension on which to do the sort. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). largest: Whether to return the top-K largest or smallest elements. sorted: Whether to return the elements in sorted order. """ schema = get_schema("TopK", 11, "") op = Op(self, "TopK", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, K), axis=axis, largest=largest, sorted=sorted ) T_Unique = TypeVar( "T_Unique", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Unique( self, X: T_Unique, *, axis: Optional[int] = None, sorted: int = 1 ) -> Tuple[T_Unique, INT64, INT64, INT64]: r"""[🌐 Unique(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Unique.html#unique-11 "Online Documentation") Find the unique elements of a tensor. When an optional attribute 'axis' is provided, unique subtensors sliced along the 'axis' are returned. Otherwise the input tensor is flattened and unique values of the flattened tensor are returned. This operator returns the unique values or sliced unique subtensors of the input tensor and three optional outputs. The first output tensor 'Y' contains all unique values or subtensors of the input. The second optional output tensor 'indices' contains indices of 'Y' elements' first occurrence in 'X'. The third optional output tensor 'inverse_indices' contains, for elements of 'X', its corresponding indices in 'Y'. The fourth optional output tensor 'counts' contains the count of each element of 'Y' in the input. Outputs are either sorted in ascending order or optionally in the order of the first occurrence of the values in the input. https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.unique.html Example 1: :: input_X = [2, 1, 1, 3, 4, 3] attribute_sorted = 0 attribute_axis = None output_Y = [2, 1, 3, 4] output_indices = [0, 1, 3, 4] output_inverse_indices = [0, 1, 1, 2, 3, 2] output_counts = [1, 2, 2, 1] Example 2: :: input_X = [[1, 3], [2, 3]] attribute_sorted = 1 attribute_axis = None output_Y = [1, 2, 3] output_indices = [0, 2, 1] output_inverse_indices = [0, 2, 1, 2] output_counts = [1, 1, 2] Example 3: :: input_X = [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]] attribute_sorted = 1 attribute_axis = 0 output_Y = [[1, 0, 0], [2, 3, 4]] output_indices = [0, 2] output_inverse_indices = [0, 0, 1] output_counts = [2, 1] Example 4: :: input_x = [[[1., 1.], [0., 1.], [2., 1.], [0., 1.]], [[1., 1.], [0., 1.], [2., 1.], [0., 1.]]] attribute_sorted = 1 attribute_axis = 1 intermediate data are presented below for better understanding: there are 4 subtensors sliced along axis 1 of input_x (shape = (2, 4, 2)): :: A: [[1, 1], [1, 1]], [[0, 1], [0, 1]], [[2, 1], [2, 1]], [[0, 1], [0, 1]]. there are 3 unique subtensors: :: [[1, 1], [1, 1]], [[0, 1], [0, 1]], [[2, 1], [2, 1]]. sorted unique subtensors: :: B: [[0, 1], [0, 1]], [[1, 1], [1, 1]], [[2, 1], [2, 1]]. output_Y is constructed from B: :: [[[0. 1.], [1. 1.], [2. 1.]], [[0. 1.], [1. 1.], [2. 1.]]] output_indices is to map from B to A: :: [1, 0, 2] output_inverse_indices is to map from A to B: :: [1, 0, 2, 0] output_counts: :: [2, 1, 1] Args: X: (non-differentiable) A N-D input tensor that is to be processed. axis: (Optional) The dimension to apply unique. If not specified, the unique elements of the flattened input are returned. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). sorted: (Optional) Whether to sort the unique elements in ascending order before returning as output. Must be one of 0, or 1 (default). """ schema = get_schema("Unique", 11, "") op = Op(self, "Unique", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), axis=axis, sorted=sorted) T_Unsqueeze = TypeVar( "T_Unsqueeze", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Unsqueeze(self, data: T_Unsqueeze, *, axes: Sequence[int]) -> T_Unsqueeze: r"""[🌐 Unsqueeze(11)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Unsqueeze.html#unsqueeze-11 "Online Documentation") Insert single-dimensional entries to the shape of an input tensor (`data`). Takes one required argument `axes` - which contains a list of dimension indices and this operator will insert a dimension of value `1` into the corresponding index of the output tensor (`expanded`). For example: Given an input tensor (`data`) of shape [3, 4, 5], then Unsqueeze(data, axes=[0, 4]) outputs a tensor (`expanded`) containing same data as `data` but with shape [1, 3, 4, 5, 1]. The attribute `axes` should not contain any duplicate entries. It is an error if it contains duplicates. The rank of the output tensor (`output_rank`) is the rank of the input tensor (`data`) plus the number of values in `axes`. Each value in `axes` should be within the (inclusive) range [-output_rank , output_rank - 1]. The order of values in `axes` does not matter and can come in any order. Args: data: Original tensor axes: List of integers indicating the dimensions to be inserted. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(expanded). """ schema = get_schema("Unsqueeze", 11, "") op = Op(self, "Unsqueeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset12.py000066400000000000000000001247041475371071500257360ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import SparseTensorProto, TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset11 import Opset11 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset12(Opset11): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 12) T_ArgMax = TypeVar( "T_ArgMax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMax( self, data: T_ArgMax, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1, select_last_index: int = 0 ) -> INT64: r"""[🌐 ArgMax(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMax.html#argmax-12 "Online Documentation") Computes the indices of the max elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. If select_last_index is True (default False), the index of the last occurrence of the max is selected if the max appears more than once in the input. Otherwise the index of the first occurrence is selected. The type of the output tensor is integer. Args: data: An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. select_last_index: Whether to select the last index or the first index if the {name} appears in multiple indices, default is False (first index). """ schema = get_schema("ArgMax", 12, "") op = Op(self, "ArgMax", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims, select_last_index=select_last_index, ) T_ArgMin = TypeVar( "T_ArgMin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMin( self, data: T_ArgMin, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1, select_last_index: int = 0 ) -> INT64: r"""[🌐 ArgMin(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMin.html#argmin-12 "Online Documentation") Computes the indices of the min elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. If select_last_index is True (default False), the index of the last occurrence of the min is selected if the min appears more than once in the input. Otherwise the index of the first occurrence is selected. The type of the output tensor is integer. Args: data: An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. select_last_index: Whether to select the last index or the first index if the {name} appears in multiple indices, default is False (first index). """ schema = get_schema("ArgMin", 12, "") op = Op(self, "ArgMin", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims, select_last_index=select_last_index, ) T_Celu: TypeAlias = FLOAT def Celu(self, X: T_Celu, *, alpha: float = 1.0) -> T_Celu: r"""[🌐 Celu(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Celu.html#celu-12 "Online Documentation") Continuously Differentiable Exponential Linear Units: Perform the linear unit element-wise on the input tensor X using formula: :: max(0,x) + min(0,alpha*(exp(x/alpha)-1)) Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: The Alpha value in Celu formula which control the shape of the unit. The default value is 1.0. """ schema = get_schema("Celu", 12, "") op = Op(self, "Celu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) T_Clip = TypeVar( "T_Clip", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Clip( self, input: T_Clip, min: Optional[T_Clip] = None, max: Optional[T_Clip] = None ) -> T_Clip: r"""[🌐 Clip(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Clip.html#clip-12 "Online Documentation") Clip operator limits the given input within an interval. The interval is specified by the inputs 'min' and 'max'. They default to numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max(), respectively. Args: input: Input tensor whose elements to be clipped min: (optional) Minimum value, under which element is replaced by min. It must be a scalar(tensor of empty shape). max: (optional) Maximum value, above which element is replaced by max. It must be a scalar(tensor of empty shape). """ schema = get_schema("Clip", 12, "") op = Op(self, "Clip", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, min, max)) T_Constant: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Constant( self, *, sparse_value: Optional[SparseTensorProto] = None, value: Optional[TensorProto] = None, value_float: Optional[float] = None, value_floats: Optional[Sequence[float]] = None, value_int: Optional[int] = None, value_ints: Optional[Sequence[int]] = None, value_string: Optional[str] = None, value_strings: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-12 "Online Documentation") This operator produces a constant tensor. Exactly one of the provided attributes, either value, sparse_value, or value_* must be specified. Args: sparse_value: The value for the elements of the output tensor in sparse format. value: The value for the elements of the output tensor. value_float: The value for the sole element for the scalar, float32, output tensor. value_floats: The values for the elements for the 1D, float32, output tensor. value_int: The value for the sole element for the scalar, int64, output tensor. value_ints: The values for the elements for the 1D, int64, output tensor. value_string: The value for the sole element for the scalar, UTF-8 string, output tensor. value_strings: The values for the elements for the 1D, UTF-8 string, output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 12, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op( sparse_value=sparse_value, value=value, value_float=value_float, value_floats=value_floats, value_int=value_int, value_ints=value_ints, value_string=value_string, value_strings=value_strings, ) T_Dropout = TypeVar("T_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Dropout = TypeVar("T1_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_Dropout: TypeAlias = BOOL def Dropout( self, data: T_Dropout, ratio: Optional[T1_Dropout] = None, training_mode: Optional[T2_Dropout] = None, *, seed: Optional[int] = None, ) -> Tuple[T_Dropout, T2_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-12 "Online Documentation") Dropout takes an input floating-point tensor, an optional input ratio (floating-point scalar) and an optional input training_mode (boolean scalar). It produces two tensor outputs, output (floating-point tensor) and mask (optional `Tensor`). If `training_mode` is true then the output Y will be a random dropout; Note that this Dropout scales the masked input data by the following equation, so to convert the trained model into inference mode, the user can simply not pass `training_mode` input or set it to false. :: output = scale * data * mask, where :: scale = 1. / (1. - ratio). This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: data: The input data as Tensor. ratio: (optional) The ratio of random dropout, with value in [0, 1). If this input was not set, or if it was set to 0, the output would be a simple copy of the input. If it's non-zero, output will be a random dropout of the scaled input, which is typically the case during training. It is an optional value, if not specified it will default to 0.5. training_mode: (optional) If set to true then it indicates dropout is being used for training. It is an optional value hence unless specified explicitly, it is false. If it is false, ratio is ignored and the operation mimics inference mode where nothing will be dropped from the input data and if mask is requested as output it will contain all ones. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Dropout", 12, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, ratio, training_mode), seed=seed) T_Einsum = TypeVar( "T_Einsum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Einsum(self, *Inputs: T_Einsum, equation: str) -> T_Einsum: r"""[🌐 Einsum(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Einsum.html#einsum-12 "Online Documentation") An einsum of the form `term1, term2 -> output-term` produces an output tensor using the following equation :: output[output-term] = reduce-sum( input1[term1] * input2[term2] ) where the reduce-sum performs a summation over all the indices occurring in the input terms (term1, term2) that do not occur in the output-term. The Einsum operator evaluates algebraic tensor operations on a sequence of tensors, using the Einstein summation convention. The equation string contains a comma-separated sequence of lower case letters. Each term corresponds to an operand tensor, and the characters within the terms correspond to operands dimensions. This sequence may be followed by "->" to separate the left and right hand side of the equation. If the equation contains "->" followed by the right-hand side, the explicit (not classical) form of the Einstein summation is performed, and the right-hand side indices indicate output tensor dimensions. In other cases, output indices are (implicitly) set to the alphabetically sorted sequence of indices appearing exactly once in the equation. When a dimension character is repeated in the left-hand side, it represents summation along the dimension. The equation may contain ellipsis ("...") to enable broadcasting. Ellipsis must indicate a fixed number of dimensions. Specifically, every occurrence of ellipsis in the equation must represent the same number of dimensions. The right-hand side may contain exactly one ellipsis. In implicit mode, the ellipsis dimensions are set to the beginning of the output. The equation string may contain space (U+0020) character. Args: Inputs: (variadic, differentiable) Operands equation: Einsum expression string. """ schema = get_schema("Einsum", 12, "") op = Op(self, "Einsum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *Inputs), equation=equation) T_GatherND = TypeVar( "T_GatherND", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def GatherND(self, data: T_GatherND, indices: INT64, *, batch_dims: int = 0) -> T_GatherND: r"""[🌐 GatherND(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GatherND.html#gathernd-12 "Online Documentation") Given `data` tensor of rank `r` >= 1, `indices` tensor of rank `q` >= 1, and `batch_dims` integer `b`, this operator gathers slices of `data` into an output tensor of rank `q + r - indices_shape[-1] - 1 - b`. `indices` is an q-dimensional integer tensor, best thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor of index-tuples into `data`, where each element defines a slice of `data` `batch_dims` (denoted as `b`) is an integer indicating the number of batch dimensions, i.e the leading `b` number of dimensions of `data` tensor and `indices` are representing the batches, and the gather starts from the `b+1` dimension. Some salient points about the inputs' rank and shape: 1) r >= 1 and q >= 1 are to be honored. There is no dependency condition to be met between ranks `r` and `q` 2) The first `b` dimensions of the shape of `indices` tensor and `data` tensor must be equal. 3) b < min(q, r) is to be honored. 4) The `indices_shape[-1]` should have a value between 1 (inclusive) and rank `r-b` (inclusive) 5) All values in `indices` are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size `s` (i.e.) `-data_shape[i] <= indices[...,i] <= data_shape[i] - 1`. It is an error if any of the index values are out of bounds. The output is computed as follows: The output tensor is obtained by mapping each index-tuple in the `indices` tensor to the corresponding slice of the input `data`. 1) If `indices_shape[-1] > r-b` => error condition 2) If `indices_shape[-1] == r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensors containing 1-D tensors of dimension `r-b`, where `N` is an integer equals to the product of 1 and all the elements in the batch dimensions of the indices_shape. Let us think of each such `r-b` ranked tensor as `indices_slice`. Each *scalar value* corresponding to `data[0:b-1,indices_slice]` is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Example 1 below) 3) If `indices_shape[-1] < r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensor containing 1-D tensors of dimension `< r-b`. Let us think of each such tensors as `indices_slice`. Each *tensor slice* corresponding to `data[0:b-1, indices_slice , :]` is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Examples 2, 3, 4 and 5 below) This operator is the inverse of `ScatterND`. `Example 1` batch_dims = 0 data = [[0,1],[2,3]] # data_shape = [2, 2] indices = [[0,0],[1,1]] # indices_shape = [2, 2] output = [0,3] # output_shape = [2] `Example 2` batch_dims = 0 data = [[0,1],[2,3]] # data_shape = [2, 2] indices = [[1],[0]] # indices_shape = [2, 1] output = [[2,3],[0,1]] # output_shape = [2, 2] `Example 3` batch_dims = 0 data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[0,1],[1,0]] # indices_shape = [2, 2] output = [[2,3],[4,5]] # output_shape = [2, 2] `Example 4` batch_dims = 0 data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[[0,1]],[[1,0]]] # indices_shape = [2, 1, 2] output = [[[2,3]],[[4,5]]] # output_shape = [2, 1, 2] `Example 5` batch_dims = 1 data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[1],[0]] # indices_shape = [2, 1] output = [[2,3],[4,5]] # output_shape = [2, 2] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of rank q >= 1. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. batch_dims: The number of batch dimensions. The gather of indexing starts from dimension of data[batch_dims:] """ schema = get_schema("GatherND", 12, "") op = Op(self, "GatherND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), batch_dims=batch_dims) T_GreaterOrEqual = TypeVar( "T_GreaterOrEqual", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_GreaterOrEqual: TypeAlias = BOOL def GreaterOrEqual(self, A: T_GreaterOrEqual, B: T_GreaterOrEqual) -> T1_GreaterOrEqual: r"""[🌐 GreaterOrEqual(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GreaterOrEqual.html#greaterorequal-12 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `greater_equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("GreaterOrEqual", 12, "") op = Op(self, "GreaterOrEqual", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_LessOrEqual = TypeVar( "T_LessOrEqual", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_LessOrEqual: TypeAlias = BOOL def LessOrEqual(self, A: T_LessOrEqual, B: T_LessOrEqual) -> T1_LessOrEqual: r"""[🌐 LessOrEqual(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LessOrEqual.html#lessorequal-12 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `less_equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("LessOrEqual", 12, "") op = Op(self, "LessOrEqual", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Max = TypeVar( "T_Max", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Max(self, *data_0: T_Max) -> T_Max: r"""[🌐 Max(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Max.html#max-12 "Online Documentation") Element-wise max of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic) List of tensors for max. """ schema = get_schema("Max", 12, "") op = Op(self, "Max", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_MaxPool = TypeVar("T_MaxPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, UINT8) I_MaxPool: TypeAlias = INT64 def MaxPool( self, X: T_MaxPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, storage_order: int = 0, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> Tuple[T_MaxPool, I_MaxPool]: r"""[🌐 MaxPool(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxPool.html#maxpool-12 "Online Documentation") MaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. max pooling consisting of computing the max on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape is calculated differently depending on whether explicit padding is used, where pads is employed, or auto padding is used, where auto_pad is utilized. With explicit padding (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html?highlight=maxpool#torch.nn.MaxPool2d): ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled. `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` or when ceil_mode is disabled (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling2D): ``` VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i]) + 1 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - 1) / strides_spatial_shape[i]) + 1 ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. dilations: Dilation value along each spatial axis of filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. storage_order: The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. This attribute is used only to convert an n-tuple index value into a single integer value for producing the second output. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxPool", 12, "") op = Op(self, "MaxPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, storage_order=storage_order, strides=strides, ) T_Min = TypeVar( "T_Min", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Min(self, *data_0: T_Min) -> T_Min: r"""[🌐 Min(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Min.html#min-12 "Online Documentation") Element-wise min of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic) List of tensors for min. """ schema = get_schema("Min", 12, "") op = Op(self, "Min", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_NegativeLogLikelihoodLoss = TypeVar( "T_NegativeLogLikelihoodLoss", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) Tind_NegativeLogLikelihoodLoss = TypeVar("Tind_NegativeLogLikelihoodLoss", INT32, INT64) def NegativeLogLikelihoodLoss( self, input: T_NegativeLogLikelihoodLoss, target: Tind_NegativeLogLikelihoodLoss, weight: Optional[T_NegativeLogLikelihoodLoss] = None, *, ignore_index: Optional[int] = None, reduction: str = "mean", ) -> T_NegativeLogLikelihoodLoss: r"""[🌐 NegativeLogLikelihoodLoss(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NegativeLogLikelihoodLoss.html#negativeloglikelihoodloss-12 "Online Documentation") A NegativeLogLikelihoodLoss operator computes (weighted) negative log likelihood loss. Its "input" tensor has the shape of (N, C, d1, d2, ..., dk) where k >= 0. The "input" tensor contains log-probabilities for input[n, :, d_1, d_2,..., d_k] being in a class of [0, C). The operator's "target" input tensor has the shape of (N, d1, d2, ..., dk). It encodes class labels (one of C classes) or it may contain a special value (indicated by an attribute ignore_index) for N x d1 x d2 x ... x dk samples. The loss value for input[n, :, d_1, d_2,...d_k] being classified as class c = target[n][d_1][d_2]...[d_k] is computed as: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k]. When an optional "weight" is provided, the sample loss is calculated as: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k] * weight[c]. loss is zero for the case when target-value equals ignore_index. loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = 0, when target[n][d_1][d_2]...[d_k] = ignore_index If "reduction" attribute is set to "none", the operator's output will be the above loss with shape (N, d1, d2, ..., dk). If "reduction" attribute is set to "mean" (the default attribute value), the output loss is (weight) averaged: mean(loss), if "weight" is not provided, or if weight is provided, sum(loss) / sum(weight[target[n][d_1][d_2]...[d_k]]]), for all samples. If "reduction" attribute is set to "sum", the output is a scalar: sum(loss). See also https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.NLLLoss. Example 1: // negative log likelihood loss, "none" reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] loss = np.zeros((N, d1)) for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] // print(loss) // [[-3. -2.] // [-0. -2.]] Example 2: // weighted negative log likelihood loss, sum reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] weight = [0.2, 0.3, 0.1] loss = np.zeros((N, d1)) for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c] loss = np.sum(loss) // print(loss) // -1.1 Example 3: // weighted negative log likelihood loss, mean reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] weight = [0.2, 0.3, 0.1] loss = np.zeros((N, d1)) weight_total = 0 for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c] weight_total = weight_total + weight[c] loss = np.sum(loss) / weight_total // print(loss) // -1.57 Args: input: Input tensor of shape (N, C) or (N, C, d1, d2, ..., dk). target: Target tensor of shape (N) or (N, d1, d2, ..., dk). Target element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the target values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index. weight: (optional) Optional rescaling weight tensor. If given, it has to be a tensor of size C. Otherwise, it is treated as if having all ones. ignore_index: Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. It's an optional value. reduction: Type of reduction to apply to loss: none, sum, mean (default). 'none': the output is the loss for each sample. 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the sum of applied weights. """ schema = get_schema("NegativeLogLikelihoodLoss", 12, "") op = Op(self, "NegativeLogLikelihoodLoss", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, target, weight), ignore_index=ignore_index, reduction=reduction, ) T_Pow = TypeVar("T_Pow", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64) T1_Pow = TypeVar( "T1_Pow", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Pow(self, X: T_Pow, Y: T1_Pow) -> T_Pow: r"""[🌐 Pow(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pow.html#pow-12 "Online Documentation") Pow takes input data (Tensor) and exponent Tensor, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = x^exponent`, is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: First operand, base of the exponent. Y: Second operand, power of the exponent. """ schema = get_schema("Pow", 12, "") op = Op(self, "Pow", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y)) T_ReduceMax = TypeVar( "T_ReduceMax", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8 ) def ReduceMax( self, data: T_ReduceMax, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMax: r"""[🌐 ReduceMax(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMax.html#reducemax-12 "Online Documentation") Computes the max of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMax", 12, "") op = Op(self, "ReduceMax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMin = TypeVar( "T_ReduceMin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8 ) def ReduceMin( self, data: T_ReduceMin, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMin: r"""[🌐 ReduceMin(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMin.html#reducemin-12 "Online Documentation") Computes the min of the input tensor's element along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulted tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to False instead of True. Args: data: An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMin", 12, "") op = Op(self, "ReduceMin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_SoftmaxCrossEntropyLoss = TypeVar("T_SoftmaxCrossEntropyLoss", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) Tind_SoftmaxCrossEntropyLoss = TypeVar("Tind_SoftmaxCrossEntropyLoss", INT32, INT64) def SoftmaxCrossEntropyLoss( self, scores: T_SoftmaxCrossEntropyLoss, labels: Tind_SoftmaxCrossEntropyLoss, weights: Optional[T_SoftmaxCrossEntropyLoss] = None, *, ignore_index: Optional[int] = None, reduction: str = "mean", ) -> Tuple[T_SoftmaxCrossEntropyLoss, T_SoftmaxCrossEntropyLoss]: r"""[🌐 SoftmaxCrossEntropyLoss(12)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SoftmaxCrossEntropyLoss.html#softmaxcrossentropyloss-12 "Online Documentation") Loss function that measures the softmax cross entropy between 'scores' and 'labels'. This operator first computes a loss tensor whose shape is identical to the labels input. If the input is 2-D with shape (N, C), the loss tensor may be a N-element vector L = (l_1, l_2, ..., l_N). If the input is N-D tensor with shape (N, C, D1, D2, ..., Dk), the loss tensor L may have (N, D1, D2, ..., Dk) as its shape and L[i,][j_1][j_2]...[j_k] denotes a scalar element in L. After L is available, this operator can optionally do a reduction operator. shape(scores): (N, C) where C is the number of classes, or (N, C, D1, D2,..., Dk), with K >= 1 in case of K-dimensional loss. shape(labels): (N) where each value is 0 <= labels[i] <= C-1, or (N, D1, D2,..., Dk), with K >= 1 in case of K-dimensional loss. The loss for one sample, l_i, can calculated as follows: l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk], where i is the index of classes. or l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk] * weights[c], if 'weights' is provided. loss is zero for the case when label-value equals ignore_index. l[i][d1][d2]...[dk] = 0, when labels[n][d1][d2]...[dk] = ignore_index where: p = Softmax(scores) y = Log(p) c = labels[i][d1][d2]...[dk] Finally, L is optionally reduced: If reduction = 'none', the output is L with shape (N, D1, D2, ..., Dk). If reduction = 'sum', the output is scalar: Sum(L). If reduction = 'mean', the output is scalar: ReduceMean(L), or if weight is provided: ReduceSum(L) / ReduceSum(W), where tensor W is of shape (N, D1, D2, ..., Dk) and W[n][d1][d2]...[dk] = weights[labels[i][d1][d2]...[dk]]. Args: scores: The predicted outputs with shape [batch_size, class_size], or [batch_size, class_size, D1, D2 , ..., Dk], where K is the number of dimensions. labels: The ground truth output tensor, with shape [batch_size], or [batch_size, D1, D2, ..., Dk], where K is the number of dimensions. Labels element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the label values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index. weights: (optional) A manual rescaling weight given to each class. If given, it has to be a 1D Tensor assigning weight to each of the classes. Otherwise, it is treated as if having all ones. ignore_index: Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. It's an optional value. reduction: Type of reduction to apply to loss: none, sum, mean(default). 'none': no reduction will be applied, 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output. """ schema = get_schema("SoftmaxCrossEntropyLoss", 12, "") op = Op(self, "SoftmaxCrossEntropyLoss", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, scores, labels, weights), ignore_index=ignore_index, reduction=reduction, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset13.py000066400000000000000000004226771475371071500257510ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. 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Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Abs", 13, "") op = Op(self, "Abs", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Add = TypeVar("T_Add", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Add(self, A: T_Add, B: T_Add) -> T_Add: r"""[🌐 Add(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Add.html#add-13 "Online Documentation") Performs element-wise binary addition (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Add", 13, "") op = Op(self, "Add", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_ArgMax = TypeVar( "T_ArgMax", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMax( self, data: T_ArgMax, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1, select_last_index: int = 0 ) -> INT64: r"""[🌐 ArgMax(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMax.html#argmax-13 "Online Documentation") Computes the indices of the max elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. If select_last_index is True (default False), the index of the last occurrence of the max is selected if the max appears more than once in the input. Otherwise the index of the first occurrence is selected. The type of the output tensor is integer. Args: data: (non-differentiable) An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. select_last_index: Whether to select the last index or the first index if the {name} appears in multiple indices, default is False (first index). """ schema = get_schema("ArgMax", 13, "") op = Op(self, "ArgMax", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims, select_last_index=select_last_index, ) T_ArgMin = TypeVar( "T_ArgMin", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ArgMin( self, data: T_ArgMin, *, axis: int = 0, keepdims: int = 1, select_last_index: int = 0 ) -> INT64: r"""[🌐 ArgMin(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ArgMin.html#argmin-13 "Online Documentation") Computes the indices of the min elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. If select_last_index is True (default False), the index of the last occurrence of the min is selected if the min appears more than once in the input. Otherwise the index of the first occurrence is selected. The type of the output tensor is integer. Args: data: (non-differentiable) An input tensor. axis: The axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. select_last_index: Whether to select the last index or the first index if the {name} appears in multiple indices, default is False (first index). """ schema = get_schema("ArgMin", 13, "") op = Op(self, "ArgMin", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data), axis=axis, keepdims=keepdims, select_last_index=select_last_index, ) T1_Cast = TypeVar( "T1_Cast", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Cast: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Cast(self, input: T1_Cast, *, to: int) -> T2_Cast: r"""[🌐 Cast(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cast.html#cast-13 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor to a data type specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations (e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values; "+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively. Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly, this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used. Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior. Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed. User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types. For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type. In more detail, the conversion among numerical types should follow these rules: * Casting from floating point to: * floating point: +/- infinity if OOR (out of range). * fixed point: undefined if OOR. * bool: +/- 0.0 to False; all else to True. * Casting from fixed point to: * floating point: +/- infinity if OOR. (+ infinity in the case of uint) * fixed point: when OOR, discard higher bits and reinterpret (with respect to two's complement representation for signed types). For example, 200 (int16) -> -56 (int8). * bool: zero to False; nonzero to True. * Casting from bool to: * floating point: `{1.0, 0.0}`. * fixed point: `{1, 0}`. * bool: no change. Args: input: (differentiable) Input tensor to be cast. to: The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto """ schema = get_schema("Cast", 13, "") op = Op(self, "Cast", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), to=to) T_Ceil = TypeVar("T_Ceil", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Ceil(self, X: T_Ceil) -> T_Ceil: r"""[🌐 Ceil(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Ceil.html#ceil-13 "Online Documentation") Ceil takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the ceil is, y = ceil(x), is applied to the tensor elementwise. If x is integral, +0, -0, NaN, or infinite, x itself is returned. Args: X: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Ceil", 13, "") op = Op(self, "Ceil", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Clip = TypeVar( "T_Clip", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Clip( self, input: T_Clip, min: Optional[T_Clip] = None, max: Optional[T_Clip] = None ) -> T_Clip: r"""[🌐 Clip(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Clip.html#clip-13 "Online Documentation") Clip operator limits the given input within an interval. The interval is specified by the inputs 'min' and 'max'. They default to numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max(), respectively. Args: input: (differentiable) Input tensor whose elements to be clipped min: (optional, non-differentiable) Minimum value, under which element is replaced by min. It must be a scalar(tensor of empty shape). max: (optional, non-differentiable) Maximum value, above which element is replaced by max. It must be a scalar(tensor of empty shape). """ schema = get_schema("Clip", 13, "") op = Op(self, "Clip", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, min, max)) T_Concat = TypeVar( "T_Concat", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Concat(self, *inputs: T_Concat, axis: int) -> T_Concat: r"""[🌐 Concat(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Concat.html#concat-13 "Online Documentation") Concatenate a list of tensors into a single tensor. All input tensors must have the same shape, except for the dimension size of the axis to concatenate on. Args: inputs: (variadic, differentiable) List of tensors for concatenation axis: Which axis to concat on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(inputs).. """ schema = get_schema("Concat", 13, "") op = Op(self, "Concat", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *inputs), axis=axis) T_Constant: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Constant( self, *, sparse_value: Optional[SparseTensorProto] = None, value: Optional[TensorProto] = None, value_float: Optional[float] = None, value_floats: Optional[Sequence[float]] = None, value_int: Optional[int] = None, value_ints: Optional[Sequence[int]] = None, value_string: Optional[str] = None, value_strings: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-13 "Online Documentation") This operator produces a constant tensor. Exactly one of the provided attributes, either value, sparse_value, or value_* must be specified. Args: sparse_value: The value for the elements of the output tensor in sparse format. value: The value for the elements of the output tensor. value_float: The value for the sole element for the scalar, float32, output tensor. value_floats: The values for the elements for the 1D, float32, output tensor. value_int: The value for the sole element for the scalar, int64, output tensor. value_ints: The values for the elements for the 1D, int64, output tensor. value_string: The value for the sole element for the scalar, UTF-8 string, output tensor. value_strings: The values for the elements for the 1D, UTF-8 string, output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 13, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op( sparse_value=sparse_value, value=value, value_float=value_float, value_floats=value_floats, value_int=value_int, value_ints=value_ints, value_string=value_string, value_strings=value_strings, ) T_DepthToSpace = TypeVar( "T_DepthToSpace", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def DepthToSpace( self, input: T_DepthToSpace, *, blocksize: int, mode: str = "DCR" ) -> T_DepthToSpace: r"""[🌐 DepthToSpace(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DepthToSpace.html#depthtospace-13 "Online Documentation") DepthToSpace rearranges (permutes) data from depth into blocks of spatial data. This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height and width dimensions. By default, `mode` = `DCR`. In the DCR mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the following order: depth, column, and then row. The output y is computed from the input x as below: :: b, c, h, w = x.shape tmp = np.reshape(x, [b, blocksize, blocksize, c // (blocksize**2), h, w]) tmp = np.transpose(tmp, [0, 3, 4, 1, 5, 2]) y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize**2), h * blocksize, w * blocksize]) In the CRD mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the following order: column, row, and the depth. The output y is computed from the input x as below: :: b, c, h, w = x.shape tmp = np.reshape(x, [b, c // (blocksize ** 2), blocksize, blocksize, h, w]) tmp = np.transpose(tmp, [0, 1, 4, 2, 5, 3]) y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize ** 2), h * blocksize, w * blocksize]) Args: input: (differentiable) Input tensor of [N,C,H,W], where N is the batch axis, C is the channel or depth, H is the height and W is the width. blocksize: Blocks of [blocksize, blocksize] are moved. mode: DCR (default) for depth-column-row order re-arrangement. Use CRD for column-row-depth order. """ schema = get_schema("DepthToSpace", 13, "") op = Op(self, "DepthToSpace", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), blocksize=blocksize, mode=mode) T_DequantizeLinear = TypeVar("T_DequantizeLinear", INT32, INT8, UINT8) def DequantizeLinear( self, x: T_DequantizeLinear, x_scale: FLOAT, x_zero_point: Optional[T_DequantizeLinear] = None, *, axis: int = 1, ) -> FLOAT: r"""[🌐 DequantizeLinear(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DequantizeLinear.html#dequantizelinear-13 "Online Documentation") The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the full precision tensor. The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point` must have same shape, and can be either a scalar for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization. `x_zero_point` and `x` must have same type. `x` and `y` must have same shape. In the case of dequantizing int32, there's no zero point (zero point is supposed to be 0). Args: x: N-D quantized input tensor to be de-quantized. x_scale: Scale for input 'x'. It can be a scalar, which means a per-tensor/layer dequantization, or a 1-D tensor for per-axis dequantization. x_zero_point: (optional) Zero point for input 'x'. Shape must match x_scale. It's optional. Zero point is 0 when it's not specified. axis: (Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Ignored for per-tensor quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("DequantizeLinear", 13, "") op = Op(self, "DequantizeLinear", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, x_scale, x_zero_point), axis=axis) T_Div = TypeVar("T_Div", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Div(self, A: T_Div, B: T_Div) -> T_Div: r"""[🌐 Div(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Div.html#div-13 "Online Documentation") Performs element-wise binary division (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Div", 13, "") op = Op(self, "Div", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Dropout = TypeVar("T_Dropout", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Dropout = TypeVar("T1_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_Dropout: TypeAlias = BOOL def Dropout( self, data: T_Dropout, ratio: Optional[T1_Dropout] = None, training_mode: Optional[T2_Dropout] = None, *, seed: Optional[int] = None, ) -> Tuple[T_Dropout, T2_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-13 "Online Documentation") Dropout takes an input floating-point tensor, an optional input ratio (floating-point scalar) and an optional input training_mode (boolean scalar). It produces two tensor outputs, output (floating-point tensor) and mask (optional `Tensor`). If `training_mode` is true then the output Y will be a random dropout; Note that this Dropout scales the masked input data by the following equation, so to convert the trained model into inference mode, the user can simply not pass `training_mode` input or set it to false. :: output = scale * data * mask, where :: scale = 1. / (1. - ratio). This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: data: (differentiable) The input data as Tensor. ratio: (optional, non-differentiable) The ratio of random dropout, with value in [0, 1). If this input was not set, or if it was set to 0, the output would be a simple copy of the input. If it's non-zero, output will be a random dropout of the scaled input, which is typically the case during training. It is an optional value, if not specified it will default to 0.5. training_mode: (optional, non-differentiable) If set to true then it indicates dropout is being used for training. It is an optional value hence unless specified explicitly, it is false. If it is false, ratio is ignored and the operation mimics inference mode where nothing will be dropped from the input data and if mask is requested as output it will contain all ones. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Dropout", 13, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, ratio, training_mode), seed=seed) T_Equal = TypeVar( "T_Equal", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Equal: TypeAlias = BOOL def Equal(self, A: T_Equal, B: T_Equal) -> T1_Equal: r"""[🌐 Equal(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Equal.html#equal-13 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Equal", 13, "") op = Op(self, "Equal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Erf = TypeVar( "T_Erf", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Erf(self, input: T_Erf) -> T_Erf: r"""[🌐 Erf(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Erf.html#erf-13 "Online Documentation") Computes the error function of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Erf", 13, "") op = Op(self, "Erf", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Exp = TypeVar("T_Exp", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Exp(self, input: T_Exp) -> T_Exp: r"""[🌐 Exp(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Exp.html#exp-13 "Online Documentation") Calculates the exponential of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Exp", 13, "") op = Op(self, "Exp", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Expand = TypeVar( "T_Expand", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Expand(self, input: T_Expand, shape: INT64) -> T_Expand: r"""[🌐 Expand(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Expand.html#expand-13 "Online Documentation") Broadcast the input tensor following the given shape and the broadcast rule. The broadcast rule is similar to numpy.array(input) * numpy.ones(shape): Dimensions are right alignment; Two corresponding dimensions must have the same value, or one of them is equal to 1. Also, this operator is similar to numpy.broadcast_to(input, shape), but the major difference is numpy.broadcast_to() does not allow shape to be smaller than input.size(). It is possible that the output.shape is not equal to shape, when some dimensions in shape is equal to 1, or the shape.ndim < input.shape.ndim. Args: input: (differentiable) Input tensor shape: (non-differentiable) A 1-D tensor indicates the shape you want to expand to, following the broadcast rule """ schema = get_schema("Expand", 13, "") op = Op(self, "Expand", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, shape)) T_Flatten = TypeVar( "T_Flatten", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Flatten(self, input: T_Flatten, *, axis: int = 1) -> T_Flatten: r"""[🌐 Flatten(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Flatten.html#flatten-13 "Online Documentation") Flattens the input tensor into a 2D matrix. If input tensor has shape (d_0, d_1, ... d_n) then the output will have shape (d_0 X d_1 ... d_(axis-1), d_axis X d_(axis+1) ... X dn). Args: input: (differentiable) A tensor of rank >= axis. axis: Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [-r, r], where r is the rank of the input tensor. Negative value means counting dimensions from the back. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). """ schema = get_schema("Flatten", 13, "") op = Op(self, "Flatten", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Floor = TypeVar("T_Floor", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Floor(self, X: T_Floor) -> T_Floor: r"""[🌐 Floor(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Floor.html#floor-13 "Online Documentation") Floor takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the floor is, y = floor(x), is applied to the tensor elementwise. If x is integral, +0, -0, NaN, or infinite, x itself is returned. Args: X: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Floor", 13, "") op = Op(self, "Floor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Gather = TypeVar( "T_Gather", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Gather = TypeVar("Tind_Gather", INT32, INT64) def Gather(self, data: T_Gather, indices: Tind_Gather, *, axis: int = 0) -> T_Gather: r"""[🌐 Gather(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gather.html#gather-13 "Online Documentation") Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q, gather entries of the axis dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) indexed by `indices`, and concatenates them in an output tensor of rank q + (r - 1). If `axis = 0`, let `k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}]` then `output[i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{0}, ..., j_{r-2}] = input[k , j_{0}, ..., j_{r-2}]`: :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] indices = [ [0, 1], [1, 2], ] output = [ [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], ], [ [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ], ] If `axis = 1`, let `k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}]` then `output[j_{0}, i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{1}, ..., j_{r-2}] = input[j_{0}, k, j_{1}, ..., j_{r-2}]`: :: data = [ [1.0, 1.2, 1.9], [2.3, 3.4, 3.9], [4.5, 5.7, 5.9], ] indices = [ [0, 2], ] axis = 1, output = [ [[1.0, 1.9]], [[2.3, 3.9]], [[4.5, 5.9]], ] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of int32/int64 indices, of any rank q. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. axis: Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("Gather", 13, "") op = Op(self, "Gather", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), axis=axis) T_GatherElements = TypeVar( "T_GatherElements", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_GatherElements = TypeVar("Tind_GatherElements", INT32, INT64) def GatherElements( self, data: T_GatherElements, indices: Tind_GatherElements, *, axis: int = 0 ) -> T_GatherElements: r"""[🌐 GatherElements(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GatherElements.html#gatherelements-13 "Online Documentation") GatherElements takes two inputs `data` and `indices` of the same rank r >= 1 and an optional attribute `axis` that identifies an axis of `data` (by default, the outer-most axis, that is axis 0). It is an indexing operation that produces its output by indexing into the input data tensor at index positions determined by elements of the `indices` tensor. Its output shape is the same as the shape of `indices` and consists of one value (gathered from the `data`) for each element in `indices`. For instance, in the 3-D case (r = 3), the output produced is determined by the following equations: :: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] if axis = 0, out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] if axis = 1, out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] if axis = 2, This operator is also the inverse of ScatterElements. It is similar to Torch's gather operation. Example 1: :: data = [ [1, 2], [3, 4], ] indices = [ [0, 0], [1, 0], ] axis = 1 output = [ [1, 1], [4, 3], ] Example 2: :: data = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], ] indices = [ [1, 2, 0], [2, 0, 0], ] axis = 0 output = [ [4, 8, 3], [7, 2, 3], ] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of int32/int64 indices, with the same rank r as the input. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. axis: Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("GatherElements", 13, "") op = Op(self, "GatherElements", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), axis=axis) T_GatherND = TypeVar( "T_GatherND", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def GatherND(self, data: T_GatherND, indices: INT64, *, batch_dims: int = 0) -> T_GatherND: r"""[🌐 GatherND(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GatherND.html#gathernd-13 "Online Documentation") Given `data` tensor of rank `r` >= 1, `indices` tensor of rank `q` >= 1, and `batch_dims` integer `b`, this operator gathers slices of `data` into an output tensor of rank `q + r - indices_shape[-1] - 1 - b`. `indices` is an q-dimensional integer tensor, best thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor of index-tuples into `data`, where each element defines a slice of `data` `batch_dims` (denoted as `b`) is an integer indicating the number of batch dimensions, i.e the leading `b` number of dimensions of `data` tensor and `indices` are representing the batches, and the gather starts from the `b+1` dimension. Some salient points about the inputs' rank and shape: 1) r >= 1 and q >= 1 are to be honored. There is no dependency condition to be met between ranks `r` and `q` 2) The first `b` dimensions of the shape of `indices` tensor and `data` tensor must be equal. 3) b < min(q, r) is to be honored. 4) The `indices_shape[-1]` should have a value between 1 (inclusive) and rank `r-b` (inclusive) 5) All values in `indices` are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size `s` (i.e.) `-data_shape[i] <= indices[...,i] <= data_shape[i] - 1`. It is an error if any of the index values are out of bounds. The output is computed as follows: The output tensor is obtained by mapping each index-tuple in the `indices` tensor to the corresponding slice of the input `data`. 1) If `indices_shape[-1] > r-b` => error condition 2) If `indices_shape[-1] == r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensors containing 1-D tensors of dimension `r-b`, where `N` is an integer equals to the product of 1 and all the elements in the batch dimensions of the indices_shape. Let us think of each such `r-b` ranked tensor as `indices_slice`. Each *scalar value* corresponding to `data[0:b-1,indices_slice]` is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Example 1 below) 3) If `indices_shape[-1] < r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensor containing 1-D tensors of dimension `< r-b`. Let us think of each such tensors as `indices_slice`. Each *tensor slice* corresponding to `data[0:b-1, indices_slice , :]` is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Examples 2, 3, 4 and 5 below) This operator is the inverse of `ScatterND`. **Example 1** :: batch_dims = 0 data = [[0,1],[2,3]] # data_shape = [2, 2] indices = [[0,0],[1,1]] # indices_shape = [2, 2] output = [0,3] # output_shape = [2] **Example 2** :: batch_dims = 0 data = [[0,1],[2,3]] # data_shape = [2, 2] indices = [[1],[0]] # indices_shape = [2, 1] output = [[2,3],[0,1]] # output_shape = [2, 2] **Example 3** :: batch_dims = 0 data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[0,1],[1,0]] # indices_shape = [2, 2] output = [[2,3],[4,5]] # output_shape = [2, 2] **Example 4** :: batch_dims = 0 data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[[0,1]],[[1,0]]] # indices_shape = [2, 1, 2] output = [[[2,3]],[[4,5]]] # output_shape = [2, 1, 2] **Example 5** :: batch_dims = 1 data = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2] indices = [[1],[0]] # indices_shape = [2, 1] output = [[2,3],[4,5]] # output_shape = [2, 2] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of rank q >= 1. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. batch_dims: The number of batch dimensions. The gather of indexing starts from dimension of data[batch_dims:] """ schema = get_schema("GatherND", 13, "") op = Op(self, "GatherND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices), batch_dims=batch_dims) T_Gemm = TypeVar("T_Gemm", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Gemm( self, A: T_Gemm, B: T_Gemm, C: Optional[T_Gemm] = None, *, alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0, transA: int = 0, transB: int = 0, ) -> T_Gemm: r"""[🌐 Gemm(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gemm.html#gemm-13 "Online Documentation") General Matrix multiplication: https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3 * A' = transpose(A) if transA else A * B' = transpose(B) if transB else B Compute Y = alpha * A' * B' + beta * C, where input tensor A has shape (M, K) or (K, M), input tensor B has shape (K, N) or (N, K), input tensor C is broadcastable to shape (M, N), and output tensor Y has shape (M, N). A will be transposed before doing the computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor C should be unidirectional broadcastable to tensor A * B); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: A: (differentiable) Input tensor A. The shape of A should be (M, K) if transA is 0, or (K, M) if transA is non-zero. B: (differentiable) Input tensor B. The shape of B should be (K, N) if transB is 0, or (N, K) if transB is non-zero. C: (optional, differentiable) Optional input tensor C. If not specified, the computation is done as if C is a scalar 0. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N). alpha: Scalar multiplier for the product of input tensors A * B. beta: Scalar multiplier for input tensor C. transA: Whether A should be transposed transB: Whether B should be transposed """ schema = get_schema("Gemm", 13, "") op = Op(self, "Gemm", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B, C), alpha=alpha, beta=beta, transA=transA, transB=transB, ) T_Greater = TypeVar( "T_Greater", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Greater: TypeAlias = BOOL def Greater(self, A: T_Greater, B: T_Greater) -> T1_Greater: r"""[🌐 Greater(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Greater.html#greater-13 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `greater` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Greater", 13, "") op = Op(self, "Greater", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Hardmax = TypeVar("T_Hardmax", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Hardmax(self, input: T_Hardmax, *, axis: int = -1) -> T_Hardmax: r"""[🌐 Hardmax(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Hardmax.html#hardmax-13 "Online Documentation") The operator computes the hardmax values for the given input: Hardmax(element in input, axis) = 1 if the element is the first maximum value along the specified axis, 0 otherwise The "axis" attribute indicates the dimension along which Hardmax will be performed. The output tensor has the same shape and contains the Hardmax values of the corresponding input. Args: input: (differentiable) The input tensor of rank >= axis. axis: Describes the dimension Hardmax will be performed on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("Hardmax", 13, "") op = Op(self, "Hardmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Identity = TypeVar( "T_Identity", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Identity(self, input: T_Identity) -> T_Identity: r"""[🌐 Identity(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Identity.html#identity-13 "Online Documentation") Identity operator Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Identity", 13, "") op = Op(self, "Identity", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) B_If: TypeAlias = BOOL V_If: TypeAlias = Union[ Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def If(self, cond: B_If, *, else_branch: GraphProto, then_branch: GraphProto) -> V_If: r"""[🌐 If(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__If.html#if-13 "Online Documentation") If conditional Args: cond: Condition for the if. The tensor must contain a single element. else_branch: Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch. then_branch: Graph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch. """ schema = get_schema("If", 13, "") op = Op(self, "If", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, cond), else_branch=else_branch, then_branch=then_branch, ) T1_IsNaN = TypeVar("T1_IsNaN", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_IsNaN: TypeAlias = BOOL def IsNaN(self, X: T1_IsNaN) -> T2_IsNaN: r"""[🌐 IsNaN(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__IsNaN.html#isnan-13 "Online Documentation") Returns which elements of the input are NaN. Args: X: (non-differentiable) input """ schema = get_schema("IsNaN", 13, "") op = Op(self, "IsNaN", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_LRN = TypeVar("T_LRN", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LRN( self, X: T_LRN, *, alpha: float = 9.999999747378752e-05, beta: float = 0.75, bias: float = 1.0, size: int, ) -> T_LRN: r"""[🌐 LRN(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LRN.html#lrn-13 "Online Documentation") Local Response Normalization proposed in the [AlexNet paper](https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf). It normalizes over local input regions. The local region is defined across the channels. For an element `X[n, c, d1, ..., dk]` in a tensor of shape `(N x C x D1 x D2, ..., Dk)`, its region is `{X[n, i, d1, ..., dk] | max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2))}`. `square_sum[n, c, d1, ..., dk] = sum(X[n, i, d1, ..., dk] ^ 2)`, where `max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2))`. `Y[n, c, d1, ..., dk] = X[n, c, d1, ..., dk] / (bias + alpha / size * square_sum[n, c, d1, ..., dk] ) ^ beta` Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. alpha: Scaling parameter. beta: The exponent. size: The number of channels to sum over """ schema = get_schema("LRN", 13, "") op = Op(self, "LRN", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, beta=beta, bias=bias, size=size ) T_Less = TypeVar( "T_Less", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Less: TypeAlias = BOOL def Less(self, A: T_Less, B: T_Less) -> T1_Less: r"""[🌐 Less(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Less.html#less-13 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `less` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Less", 13, "") op = Op(self, "Less", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Log = TypeVar("T_Log", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Log(self, input: T_Log) -> T_Log: r"""[🌐 Log(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Log.html#log-13 "Online Documentation") Calculates the natural log of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Log", 13, "") op = Op(self, "Log", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_LogSoftmax = TypeVar("T_LogSoftmax", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LogSoftmax(self, input: T_LogSoftmax, *, axis: int = -1) -> T_LogSoftmax: r"""[🌐 LogSoftmax(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LogSoftmax.html#logsoftmax-13 "Online Documentation") The operator computes the log of softmax values for the given input: LogSoftmax(input, axis) = Log(Softmax(input, axis=axis)) The "axis" attribute indicates the dimension along which LogSoftmax will be performed. The output tensor has the same shape and contains the LogSoftmax values of the corresponding input. Args: input: (differentiable) The input tensor of rank >= axis. axis: Describes the dimension LogSoftmax will be performed on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("LogSoftmax", 13, "") op = Op(self, "LogSoftmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) I_Loop: TypeAlias = INT64 B_Loop: TypeAlias = BOOL V_Loop = TypeVar( "V_Loop", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Loop( self, M: Optional[I_Loop], cond: Optional[B_Loop], *v_initial: V_Loop, body: GraphProto ) -> V_Loop: r"""[🌐 Loop(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Loop.html#loop-13 "Online Documentation") Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions: 1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit. Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be specified by passing in a constant node for input M. 2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable, whether this input is provided or not. This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent C-style code: Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var). input ("", ""): for (int i=0; ; ++i) { cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body } input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop bool cond = ...; for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop bool cond = true for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop int trip_count = ... for (int i=0; i < trip_count; ++i) { cond = ...; // ignored } input (trip_count, cond) int trip_count = ...; bool cond = ...; for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) { cond = ...; } *Sample usage - cond as well as trip count* graph predict-net { %a = Constant[value = ]() %b = Constant[value = ]() %keepgoing = Constant[value = ]() %max_trip_count = Constant[value = ]() %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = ](%max_trip_count, %keepgoing, %b) return } graph body-net ( %i[INT32, scalar] // iteration number %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used %b_in[INT32, scalar] // incoming value of loop-carried-dependency b ) { %my_local = Add(%a, %b_in) %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val } *Sample equivalent C code* { /* User-defined code (enclosing scope) */ int a = 3, b = 6; bool keepgoing = true; // Analogous to input cond /* End user-defined code */ /* Implicitly-defined code */ const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable /* End implicitly-defined code */ /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */ bool keepgoing_out = keepgoing int b_out = b for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) { /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values to formal parameter variables of loop-body */ bool keepgoing_in = keepgoing_out; bool b_in = b_out; /* User-defined code (loop body) */ int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine b_out = a - b_in; keepgoing_out = my_local > b_out; user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables /* End user-defined code */ /* Implicitly defined-code */ user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values } // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here. // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out; } There are several things of note in this code snippet: 1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can be referenced in the inputs of the loop. 2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body, consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out). These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node supplies the input value of the input variable for the first iteration, and returns the output value of the output variable produced by the final iteration. 3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals after the loop. 4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope, except using the mechanism described above. Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution. (See Step 3 here for an example: https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/). Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer). The input/output of subgraph (produced by loop node) matching is based on order instead of name. The implementation will figure out the names based on this order. Args: M: (optional) A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip. cond: (optional) A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip. v_initial: (variadic, heterogeneous) The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) body: The graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations. """ schema = get_schema("Loop", 13, "") op = Op(self, "Loop", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, M, cond, *v_initial), body=body) T_MatMul = TypeVar( "T_MatMul", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def MatMul(self, A: T_MatMul, B: T_MatMul) -> T_MatMul: r"""[🌐 MatMul(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MatMul.html#matmul-13 "Online Documentation") Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html). Args: A: (differentiable) N-dimensional matrix A B: (differentiable) N-dimensional matrix B """ schema = get_schema("MatMul", 13, "") op = Op(self, "MatMul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Max = TypeVar( "T_Max", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Max(self, *data_0: T_Max) -> T_Max: r"""[🌐 Max(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Max.html#max-13 "Online Documentation") Element-wise max of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic, differentiable) List of tensors for max. """ schema = get_schema("Max", 13, "") op = Op(self, "Max", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Mean = TypeVar("T_Mean", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mean(self, *data_0: T_Mean) -> T_Mean: r"""[🌐 Mean(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mean.html#mean-13 "Online Documentation") Element-wise mean of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic, differentiable) List of tensors for mean. """ schema = get_schema("Mean", 13, "") op = Op(self, "Mean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_MeanVarianceNormalization = TypeVar( "T_MeanVarianceNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) def MeanVarianceNormalization( self, X: T_MeanVarianceNormalization, *, axes: Sequence[int] = (0, 2, 3) ) -> T_MeanVarianceNormalization: r"""[🌐 MeanVarianceNormalization(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MeanVarianceNormalization.html#meanvariancenormalization-13 "Online Documentation") A MeanVarianceNormalization Function: Perform mean variance normalization on the input tensor X using formula: `(X-EX)/sqrt(E(X-EX)^2)` Args: X: (differentiable) Input tensor axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to calculate along axes [0,2,3] for calculating mean and variance along each channel. Two variables with the same C-coordinate are associated with the same mean and variance. """ schema = get_schema("MeanVarianceNormalization", 13, "") op = Op(self, "MeanVarianceNormalization", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), axes=axes) T_Min = TypeVar( "T_Min", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Min(self, *data_0: T_Min) -> T_Min: r"""[🌐 Min(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Min.html#min-13 "Online Documentation") Element-wise min of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic, differentiable) List of tensors for min. """ schema = get_schema("Min", 13, "") op = Op(self, "Min", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Mod = TypeVar( "T_Mod", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Mod(self, A: T_Mod, B: T_Mod, *, fmod: int = 0) -> T_Mod: r"""[🌐 Mod(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mod.html#mod-13 "Online Documentation") Performs element-wise binary modulus (with Numpy-style broadcasting support). The sign of the remainder is the same as that of the Divisor. Mod operator can also behave like C fmod() or numpy.fmod. In this case, the sign of the remainder however, will be the same as the Dividend (in contrast to integer mod). To force a behavior like numpy.fmod() an 'fmod' Attribute is provided. This attribute is set to 0 by default causing the behavior to be like integer mod. Setting this attribute to 1 causes the remainder to be calculated similar to that of numpy.fmod(). If the input type is floating point, then `fmod` attribute must be set to 1. In case of dividend being zero, the results will be platform dependent. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (differentiable) Dividend tensor B: (non-differentiable) Divisor tensor fmod: Whether the operator should behave like fmod (default=0 meaning it will do integer mods); Set this to 1 to force fmod treatment """ schema = get_schema("Mod", 13, "") op = Op(self, "Mod", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), fmod=fmod) T_Mul = TypeVar("T_Mul", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Mul(self, A: T_Mul, B: T_Mul) -> T_Mul: r"""[🌐 Mul(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mul.html#mul-13 "Online Documentation") Performs element-wise binary multiplication (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Mul", 13, "") op = Op(self, "Mul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Neg = TypeVar("T_Neg", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8) def Neg(self, X: T_Neg) -> T_Neg: r"""[🌐 Neg(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Neg.html#neg-13 "Online Documentation") Neg takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where each element flipped sign, y = -x, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Neg", 13, "") op = Op(self, "Neg", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_NegativeLogLikelihoodLoss = TypeVar( "T_NegativeLogLikelihoodLoss", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) Tind_NegativeLogLikelihoodLoss = TypeVar("Tind_NegativeLogLikelihoodLoss", INT32, INT64) def NegativeLogLikelihoodLoss( self, input: T_NegativeLogLikelihoodLoss, target: Tind_NegativeLogLikelihoodLoss, weight: Optional[T_NegativeLogLikelihoodLoss] = None, *, ignore_index: Optional[int] = None, reduction: str = "mean", ) -> T_NegativeLogLikelihoodLoss: r"""[🌐 NegativeLogLikelihoodLoss(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NegativeLogLikelihoodLoss.html#negativeloglikelihoodloss-13 "Online Documentation") A NegativeLogLikelihoodLoss operator computes (weighted) negative log likelihood loss. Its "input" tensor has the shape of (N, C, d1, d2, ..., dk) where k >= 0. The "input" tensor contains log-probabilities for input[n, :, d_1, d_2,..., d_k] being in a class of [0, C). The operator's "target" input tensor has the shape of (N, d1, d2, ..., dk). It encodes class labels (one of C classes) or it may contain a special value (indicated by an attribute ignore_index) for N x d1 x d2 x ... x dk samples. The loss value for input[n, :, d_1, d_2,...d_k] being classified as class c = target[n][d_1][d_2]...[d_k] is computed as: :: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k]. When an optional "weight" is provided, the sample loss is calculated as: :: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k] * weight[c]. loss is zero for the case when target-value equals ignore_index. :: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = 0, when target[n][d_1][d_2]...[d_k] = ignore_index If "reduction" attribute is set to "none", the operator's output will be the above loss with shape (N, d1, d2, ..., dk). If "reduction" attribute is set to "mean" (the default attribute value), the output loss is (weight) averaged: :: mean(loss), if "weight" is not provided, or if weight is provided, :: sum(loss) / sum(weight[target[n][d_1][d_2]...[d_k]]]), for all samples. If "reduction" attribute is set to "sum", the output is a scalar: `sum(loss)`. See also https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.NLLLoss. Example 1: :: // negative log likelihood loss, "none" reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] loss = np.zeros((N, d1)) for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] // print(loss) // [[-3. -2.] // [-0. -2.]] Example 2: :: // weighted negative log likelihood loss, sum reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] weight = [0.2, 0.3, 0.1] loss = np.zeros((N, d1)) for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c] loss = np.sum(loss) // print(loss) // -1.1 Example 3: :: // weighted negative log likelihood loss, mean reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] weight = [0.2, 0.3, 0.1] loss = np.zeros((N, d1)) weight_total = 0 for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c] weight_total = weight_total + weight[c] loss = np.sum(loss) / weight_total // print(loss) // -1.57 Args: input: (differentiable) Input tensor of shape (N, C) or (N, C, d1, d2, ..., dk). target: (non-differentiable) Target tensor of shape (N) or (N, d1, d2, ..., dk). Target element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the target values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index. weight: (optional, non-differentiable) Optional rescaling weight tensor. If given, it has to be a tensor of size C. Otherwise, it is treated as if having all ones. ignore_index: Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. It's an optional value. reduction: Type of reduction to apply to loss: none, sum, mean (default). 'none': the output is the loss for each sample. 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the sum of applied weights. """ schema = get_schema("NegativeLogLikelihoodLoss", 13, "") op = Op(self, "NegativeLogLikelihoodLoss", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, target, weight), ignore_index=ignore_index, reduction=reduction, ) T_NonZero = TypeVar( "T_NonZero", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def NonZero(self, X: T_NonZero) -> INT64: r"""[🌐 NonZero(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NonZero.html#nonzero-13 "Online Documentation") Returns the indices of the elements that are non-zero (in row-major order - by dimension). NonZero behaves similar to numpy.nonzero: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nonzero.html, but for scalar input, NonZero produces output shape (0, N) instead of (1, N), which is different from Numpy's behavior. Args: X: (non-differentiable) input """ schema = get_schema("NonZero", 13, "") op = Op(self, "NonZero", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Pad = TypeVar( "T_Pad", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Pad( self, data: T_Pad, pads: INT64, constant_value: Optional[T_Pad] = None, *, mode: str = "constant", ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-13 "Online Documentation") Given a tensor containing the data to be padded (`data`), a tensor containing the number of start and end pad values for axis (`pads`), (optionally) a `mode`, and (optionally) `constant_value`, a padded tensor (`output`) is generated. The three supported `modes` are (similar to corresponding modes supported by `numpy.pad`): 1) `constant`(default) - pads with a given constant value as specified by `constant_value` (which defaults to 0, empty string, or False) 2) `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis 3) `edge` - pads with the edge values of array Example 1 (`constant` mode): Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'constant' constant_value = 0.0 output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ] Example 2 (`reflect` mode): data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'reflect' output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ] Example 3 (`edge` mode): data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'edge' output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ] Args: data: (differentiable) Input tensor. pads: (non-differentiable) Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * input_rank]. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin,...,x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `i`. constant_value: (optional, non-differentiable) (Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0, empty string or False). mode: Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge` """ schema = get_schema("Pad", 13, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, pads, constant_value), mode=mode) T_Pow = TypeVar("T_Pow", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64) T1_Pow = TypeVar( "T1_Pow", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Pow(self, X: T_Pow, Y: T1_Pow) -> T_Pow: r"""[🌐 Pow(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pow.html#pow-13 "Online Documentation") Pow takes input data (Tensor) and exponent Tensor, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = x^exponent`, is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: (differentiable) First operand, base of the exponent. Y: (differentiable) Second operand, power of the exponent. """ schema = get_schema("Pow", 13, "") op = Op(self, "Pow", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y)) T1_QuantizeLinear = TypeVar("T1_QuantizeLinear", FLOAT, INT32) T2_QuantizeLinear = TypeVar("T2_QuantizeLinear", INT8, UINT8) def QuantizeLinear( self, x: T1_QuantizeLinear, y_scale: FLOAT, y_zero_point: Optional[T2_QuantizeLinear] = None, *, axis: int = 1, ) -> T2_QuantizeLinear: r"""[🌐 QuantizeLinear(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QuantizeLinear.html#quantizelinear-13 "Online Documentation") The linear quantization operator. It consumes a high precision tensor, a scale, and a zero point to compute the low precision / quantized tensor. The scale factor and zero point must have same shape, and can be either a scalar for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization. The quantization formula is y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point). For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-128, 127] if it's int8. For (x / y_scale), it's rounding to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. 'y_zero_point' and 'y' must have same type. Args: x: N-D full precision Input tensor to be quantized. y_scale: Scale for doing quantization to get 'y'. It can be a scalar, which means per-tensor/layer quantization, or a 1-D Tensor for per-axis quantization. y_zero_point: (optional) Zero point for doing quantization to get 'y'. Shape must match y_scale. Default is uint8 with zero point of 0 if it's not specified. axis: (Optional) The axis of the quantization dimension of the input tensor. Ignored for per-tensor quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("QuantizeLinear", 13, "") op = Op(self, "QuantizeLinear", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, y_scale, y_zero_point), axis=axis) T_Reciprocal = TypeVar("T_Reciprocal", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Reciprocal(self, X: T_Reciprocal) -> T_Reciprocal: r"""[🌐 Reciprocal(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reciprocal.html#reciprocal-13 "Online Documentation") Reciprocal takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the reciprocal is, y = 1/x, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Reciprocal", 13, "") op = Op(self, "Reciprocal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_ReduceL1 = TypeVar( "T_ReduceL1", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceL1( self, data: T_ReduceL1, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceL1: r"""[🌐 ReduceL1(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL1.html#reducel1-13 "Online Documentation") Computes the L1 norm of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceL1", 13, "") op = Op(self, "ReduceL1", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceL2 = TypeVar( "T_ReduceL2", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceL2( self, data: T_ReduceL2, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceL2: r"""[🌐 ReduceL2(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL2.html#reducel2-13 "Online Documentation") Computes the L2 norm of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceL2", 13, "") op = Op(self, "ReduceL2", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceLogSum = TypeVar( "T_ReduceLogSum", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSum( self, data: T_ReduceLogSum, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceLogSum: r"""[🌐 ReduceLogSum(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSum.html#reducelogsum-13 "Online Documentation") Computes the log sum of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceLogSum", 13, "") op = Op(self, "ReduceLogSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceLogSumExp = TypeVar( "T_ReduceLogSumExp", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSumExp( self, data: T_ReduceLogSumExp, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1, ) -> T_ReduceLogSumExp: r"""[🌐 ReduceLogSumExp(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSumExp.html#reducelogsumexp-13 "Online Documentation") Computes the log sum exponent of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceLogSumExp", 13, "") op = Op(self, "ReduceLogSumExp", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMax = TypeVar( "T_ReduceMax", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReduceMax( self, data: T_ReduceMax, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMax: r"""[🌐 ReduceMax(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMax.html#reducemax-13 "Online Documentation") Computes the max of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMax", 13, "") op = Op(self, "ReduceMax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMean = TypeVar( "T_ReduceMean", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceMean( self, data: T_ReduceMean, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMean: r"""[🌐 ReduceMean(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMean.html#reducemean-13 "Online Documentation") Computes the mean of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields undefined. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMean", 13, "") op = Op(self, "ReduceMean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceMin = TypeVar( "T_ReduceMin", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReduceMin( self, data: T_ReduceMin, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceMin: r"""[🌐 ReduceMin(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMin.html#reducemin-13 "Online Documentation") Computes the min of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields plus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceMin", 13, "") op = Op(self, "ReduceMin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceProd = TypeVar( "T_ReduceProd", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceProd( self, data: T_ReduceProd, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1 ) -> T_ReduceProd: r"""[🌐 ReduceProd(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceProd.html#reduceprod-13 "Online Documentation") Computes the product of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 1. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceProd", 13, "") op = Op(self, "ReduceProd", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_ReduceSum = TypeVar( "T_ReduceSum", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceSum( self, data: T_ReduceSum, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceSum: r"""[🌐 ReduceSum(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSum.html#reducesum-13 "Online Documentation") Computes the sum of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceSum", 13, "") op = Op(self, "ReduceSum", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceSumSquare = TypeVar( "T_ReduceSumSquare", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceSumSquare( self, data: T_ReduceSumSquare, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, keepdims: int = 1, ) -> T_ReduceSumSquare: r"""[🌐 ReduceSumSquare(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSumSquare.html#reducesumsquare-13 "Online Documentation") Computes the sum square of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. """ schema = get_schema("ReduceSumSquare", 13, "") op = Op(self, "ReduceSumSquare", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), axes=axes, keepdims=keepdims) T_Relu = TypeVar("T_Relu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Relu(self, X: T_Relu) -> T_Relu: r"""[🌐 Relu(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Relu.html#relu-13 "Online Documentation") Relu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the rectified linear function, y = max(0, x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Relu", 13, "") op = Op(self, "Relu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Reshape = TypeVar( "T_Reshape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Reshape(self, data: T_Reshape, shape: INT64) -> T_Reshape: r"""[🌐 Reshape(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reshape.html#reshape-13 "Online Documentation") Reshape the input tensor similar to numpy.reshape. First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor. At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken from the input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar. The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements. Args: data: (differentiable) An input tensor. shape: (non-differentiable) Specified shape for output. """ schema = get_schema("Reshape", 13, "") op = Op(self, "Reshape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, shape)) T1_Resize = TypeVar( "T1_Resize", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Resize = TypeVar("T2_Resize", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Resize( self, X: T1_Resize, roi: Optional[T2_Resize] = None, scales: Optional[FLOAT] = None, sizes: Optional[INT64] = None, *, coordinate_transformation_mode: str = "half_pixel", cubic_coeff_a: float = -0.75, exclude_outside: int = 0, extrapolation_value: float = 0.0, mode: str = "nearest", nearest_mode: str = "round_prefer_floor", ) -> T1_Resize: r"""[🌐 Resize(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Resize.html#resize-13 "Online Documentation") Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor. Each dimension value of the output tensor is: output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale) if input \"sizes\" is not specified. Args: X: (differentiable) N-D tensor roi: (optional, non-differentiable) 1-D tensor given as [start1, ..., startN, end1, ..., endN], where N is the rank of X. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. It only takes effect when coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" scales: (optional, non-differentiable) The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. One of 'scales' and 'sizes' MUST be specified and it is an error if both are specified. If 'sizes' is needed, the user can use an empty string as the name of 'scales' in this operator's input list. sizes: (optional, non-differentiable) The size of the output tensor. The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X'. Only one of 'scales' and 'sizes' can be specified. coordinate_transformation_mode: This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor.
    The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote x_resized as the coordinate of axis x in the resized tensor, x_original as the coordinate of axis x in the original tensor, length_original as the length of the original tensor in axis x, length_resized as the length of the resized tensor in axis x, roi_x = (start_x, end_x) of the axis x in input "roi", scale = length_resized / length_original,
    if coordinate_transformation_mode is "half_pixel",
    x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5,
    if coordinate_transformation_mode is "pytorch_half_pixel",
    x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0,
    if coordinate_transformation_mode is "align_corners",
    x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1),
    if coordinate_transformation_mode is "asymmetric",
    x_original = x_resized / scale,
    if coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize",
    x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1). cubic_coeff_a: The coefficient 'a' used in cubic interpolation. Two common choice are -0.5 (in some cases of TensorFlow) and -0.75 (in PyTorch). Check out Equation (4) in https://ieeexplore.ieee.org/document/1163711 for the details. This attribute is valid only if "mode" is "cubic". exclude_outside: If set to 1, the weight of sampling locations outside the tensor will be set to 0 and the weight will be renormalized so that their sum is 1.0. The default value is 0. extrapolation_value: When coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" and x_original is outside the range [0, length_original - 1], this value is used as the corresponding output value. Default is 0.0f. mode: Three interpolation modes: nearest (default), linear and cubic. The "linear" mode includes linear interpolation for 1D tensor and N-linear interpolation for N-D tensor (for example, bilinear interpolation for 2D tensor). The "cubic" mode includes cubic interpolation for 1D tensor and N-cubic interpolation for N-D tensor (for example, bicubic interpolation for 2D tensor). nearest_mode: Four modes: round_prefer_floor (default, as known as round half down), round_prefer_ceil (as known as round half up), floor, ceil. Only used by nearest interpolation. It indicates how to get "nearest" pixel in input tensor from x_original, so this attribute is valid only if "mode" is "nearest". """ schema = get_schema("Resize", 13, "") op = Op(self, "Resize", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, roi, scales, sizes), coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, cubic_coeff_a=cubic_coeff_a, exclude_outside=exclude_outside, extrapolation_value=extrapolation_value, mode=mode, nearest_mode=nearest_mode, ) T_ScatterElements = TypeVar( "T_ScatterElements", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_ScatterElements = TypeVar("Tind_ScatterElements", INT32, INT64) def ScatterElements( self, data: T_ScatterElements, indices: Tind_ScatterElements, updates: T_ScatterElements, *, axis: int = 0, ) -> T_ScatterElements: r"""[🌐 ScatterElements(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterElements.html#scatterelements-13 "Online Documentation") ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data` (by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the index of the entry itself. For instance, in a 2-D tensor case, the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0, output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1, This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation. Example 1: :: data = [ [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], ] indices = [ [1, 0, 2], [0, 2, 1], ] updates = [ [1.0, 1.1, 1.2], [2.0, 2.1, 2.2], ] output = [ [2.0, 1.1, 0.0] [1.0, 0.0, 2.2] [0.0, 2.1, 1.2] ] Example 2: :: data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]] indices = [[1, 3]] updates = [[1.1, 2.1]] axis = 1 output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input). All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. updates: (differentiable) Tensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices) axis: Which axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("ScatterElements", 13, "") op = Op(self, "ScatterElements", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), axis=axis) T_ScatterND = TypeVar( "T_ScatterND", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ScatterND( self, data: T_ScatterND, indices: INT64, updates: T_ScatterND ) -> T_ScatterND: r"""[🌐 ScatterND(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterND.html#scatternd-13 "Online Documentation") ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1, and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. Note that `indices` should not have duplicate entries. That is, two or more `updates` for the same index-location is not supported. `indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`. `indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`. Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range. `updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape. The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor, corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`. Thus, the shape of `updates` must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation of shapes. The `output` is calculated via the following equation: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] = updates[idx] The order of iteration in the above loop is not specified. In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order. This operator is the inverse of GatherND. Example 1: :: data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] indices = [[4], [3], [1], [7]] updates = [9, 10, 11, 12] output = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12] Example 2: :: data = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] indices = [[0], [2]] updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]] output = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of rank q >= 1. updates: (differentiable) Tensor of rank q + r - indices_shape[-1] - 1. """ schema = get_schema("ScatterND", 13, "") op = Op(self, "ScatterND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates)) T_Shape = TypeVar( "T_Shape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Shape: TypeAlias = INT64 def Shape(self, data: T_Shape) -> T1_Shape: r"""[🌐 Shape(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Shape.html#shape-13 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor. Args: data: (non-differentiable) An input tensor. """ schema = get_schema("Shape", 13, "") op = Op(self, "Shape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data)) T_Sigmoid = TypeVar("T_Sigmoid", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sigmoid(self, X: T_Sigmoid) -> T_Sigmoid: r"""[🌐 Sigmoid(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sigmoid.html#sigmoid-13 "Online Documentation") Sigmoid takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the sigmoid function, y = 1 / (1 + exp(-x)), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sigmoid", 13, "") op = Op(self, "Sigmoid", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Sign = TypeVar( "T_Sign", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Sign(self, input: T_Sign) -> T_Sign: r"""[🌐 Sign(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sign.html#sign-13 "Online Documentation") Calculate the sign of the given input tensor element-wise. If input > 0, output 1. if input < 0, output -1. if input == 0, output 0. Args: input: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sign", 13, "") op = Op(self, "Sign", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Size = TypeVar( "T_Size", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Size: TypeAlias = INT64 def Size(self, data: T_Size) -> T1_Size: r"""[🌐 Size(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Size.html#size-13 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs a int64 scalar that equals to the total number of elements of the input tensor. Args: data: (non-differentiable) An input tensor. """ schema = get_schema("Size", 13, "") op = Op(self, "Size", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data)) T_Slice = TypeVar( "T_Slice", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Slice = TypeVar("Tind_Slice", INT32, INT64) def Slice( self, data: T_Slice, starts: Tind_Slice, ends: Tind_Slice, axes: Optional[Tind_Slice] = None, steps: Optional[Tind_Slice] = None, ) -> T_Slice: r"""[🌐 Slice(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Slice.html#slice-13 "Online Documentation") Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy: https://numpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html?highlight=slice#slicing-and-striding Slice uses the `starts`, `ends`, `axes` and `steps` inputs to select a sub-tensor of its input `data` tensor. An effective `starts[i]`, `ends[i]`, and `steps[i]` must be computed for each `i` in `[0, ... r-1]` where `r = rank(input)` as follows: If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., r-1]`. If `steps` are omitted, they are set to `[1, ..., 1]` of length `len(starts)` The effective values are initialized as `start[i] = 0`, `ends[i] = dims[i]` where `dims` are the dimensions of `input` and `steps[i] = 1`. All negative elements of `axes` are made non-negative by adding `r` to them, where `r =rank(input)`. All negative values in `starts[i]` and `ends[i]` have `dims[axes[i]]` added to them, where `dims` are the dimensions of `input`. Then `start[axes[i]]` is the adjusted `starts[i]` is clamped into the range `[0, dims[axes[i]]]` for positive stepping and `[0, dims[axes[i]]-1]` for negative stepping. The clamping for the adjusted `ends[i]` depends on the sign of `steps[i]` and must accommodate copying 0 through `dims[axes[i]]` elements, so for positive stepping `ends[axes[i]]` is clamped to `[0, dims[axes[i]]]`, while for negative stepping it is clamped to `[-1, dims[axes[i]]-1]`. Finally, `steps[axes[i]] = steps[i]`. For slicing to the end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX` when slicing forward and 'INT_MIN' when slicing backward. Example 1: :: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] axes = [0, 1] starts = [1, 0] ends = [2, 3] steps = [1, 2] result = [ [5, 7], ] Example 2: :: data = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], ] starts = [0, 1] ends = [-1, 1000] result = [ [2, 3, 4], ] Args: data: (differentiable) Tensor of data to extract slices from. starts: (non-differentiable) 1-D tensor of starting indices of corresponding axis in `axes` ends: (non-differentiable) 1-D tensor of ending indices (exclusive) of corresponding axis in `axes` axes: (optional, non-differentiable) 1-D tensor of axes that `starts` and `ends` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. steps: (optional, non-differentiable) 1-D tensor of slice step of corresponding axis in `axes`. Negative value means slicing backward. 'steps' cannot be 0. Defaults to 1s. """ schema = get_schema("Slice", 13, "") op = Op(self, "Slice", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, starts, ends, axes, steps)) T_Softmax = TypeVar("T_Softmax", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softmax(self, input: T_Softmax, *, axis: int = -1) -> T_Softmax: r"""[🌐 Softmax(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softmax.html#softmax-13 "Online Documentation") The operator computes the normalized exponential values for the given input: Softmax(input, axis) = Exp(input) / ReduceSum(Exp(input), axis=axis, keepdims=1) The "axis" attribute indicates the dimension along which Softmax will be performed. The output tensor has the same shape and contains the Softmax values of the corresponding input. Args: input: (differentiable) The input tensor of rank >= axis. axis: Describes the dimension Softmax will be performed on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("Softmax", 13, "") op = Op(self, "Softmax", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_SoftmaxCrossEntropyLoss = TypeVar( "T_SoftmaxCrossEntropyLoss", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) Tind_SoftmaxCrossEntropyLoss = TypeVar("Tind_SoftmaxCrossEntropyLoss", INT32, INT64) def SoftmaxCrossEntropyLoss( self, scores: T_SoftmaxCrossEntropyLoss, labels: Tind_SoftmaxCrossEntropyLoss, weights: Optional[T_SoftmaxCrossEntropyLoss] = None, *, ignore_index: Optional[int] = None, reduction: str = "mean", ) -> Tuple[T_SoftmaxCrossEntropyLoss, T_SoftmaxCrossEntropyLoss]: r"""[🌐 SoftmaxCrossEntropyLoss(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SoftmaxCrossEntropyLoss.html#softmaxcrossentropyloss-13 "Online Documentation") Loss function that measures the softmax cross entropy between 'scores' and 'labels'. This operator first computes a loss tensor whose shape is identical to the labels input. If the input is 2-D with shape (N, C), the loss tensor may be a N-element vector L = (l_1, l_2, ..., l_N). If the input is N-D tensor with shape (N, C, D1, D2, ..., Dk), the loss tensor L may have (N, D1, D2, ..., Dk) as its shape and L[i,][j_1][j_2]...[j_k] denotes a scalar element in L. After L is available, this operator can optionally do a reduction operator. * shape(scores): (N, C) where C is the number of classes, or (N, C, D1, D2,..., Dk), with K >= 1 in case of K-dimensional loss. * shape(labels): (N) where each value is 0 <= labels[i] <= C-1, or (N, D1, D2,..., Dk), with K >= 1 in case of K-dimensional loss. The loss for one sample, l_i, can calculated as follows: :: l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk], where i is the index of classes. or :: l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk] * weights[c], if 'weights' is provided. loss is zero for the case when label-value equals ignore_index. :: l[i][d1][d2]...[dk] = 0, when labels[n][d1][d2]...[dk] = ignore_index where: :: p = Softmax(scores) y = Log(p) c = labels[i][d1][d2]...[dk] Finally, L is optionally reduced: * If reduction = 'none', the output is L with shape (N, D1, D2, ..., Dk). * If reduction = 'sum', the output is scalar: Sum(L). * If reduction = 'mean', the output is scalar: ReduceMean(L), or if weight is provided: `ReduceSum(L) / ReduceSum(W)`, where tensor W is of shape `(N, D1, D2, ..., Dk)` and `W[n][d1][d2]...[dk] = weights[labels[i][d1][d2]...[dk]]`. Args: scores: (differentiable) The predicted outputs with shape [batch_size, class_size], or [batch_size, class_size, D1, D2 , ..., Dk], where K is the number of dimensions. labels: (non-differentiable) The ground truth output tensor, with shape [batch_size], or [batch_size, D1, D2, ..., Dk], where K is the number of dimensions. Labels element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the label values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index. weights: (optional, non-differentiable) A manual rescaling weight given to each class. If given, it has to be a 1D Tensor assigning weight to each of the classes. Otherwise, it is treated as if having all ones. ignore_index: Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. It's an optional value. reduction: Type of reduction to apply to loss: none, sum, mean(default). 'none': no reduction will be applied, 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output. """ schema = get_schema("SoftmaxCrossEntropyLoss", 13, "") op = Op(self, "SoftmaxCrossEntropyLoss", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, scores, labels, weights), ignore_index=ignore_index, reduction=reduction, ) T_SpaceToDepth = TypeVar( "T_SpaceToDepth", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def SpaceToDepth(self, input: T_SpaceToDepth, *, blocksize: int) -> T_SpaceToDepth: r"""[🌐 SpaceToDepth(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SpaceToDepth.html#spacetodepth-13 "Online Documentation") SpaceToDepth rearranges blocks of spatial data into depth. More specifically, this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions are moved to the depth dimension. Args: input: (differentiable) Input tensor of [N,C,H,W], where N is the batch axis, C is the channel or depth, H is the height and W is the width. blocksize: Blocks of [blocksize, blocksize] are moved. """ schema = get_schema("SpaceToDepth", 13, "") op = Op(self, "SpaceToDepth", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), blocksize=blocksize) T_Split = TypeVar( "T_Split", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Split( self, input: T_Split, split: Optional[INT64] = None, *, axis: int = 0 ) -> T_Split: r"""[🌐 Split(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Split.html#split-13 "Online Documentation") Split a tensor into a list of tensors, along the specified 'axis'. Lengths of the parts can be specified using input 'split'. Otherwise, the tensor is split to equal sized parts. Args: input: (differentiable) The tensor to split split: (optional, non-differentiable) Optional length of each output. Values should be >= 0.Sum of the values must be equal to the dim value at 'axis' specified. axis: Which axis to split on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-rank, rank-1] where r = rank(input). """ schema = get_schema("Split", 13, "") op = Op(self, "Split", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, split), axis=axis) T_Sqrt = TypeVar("T_Sqrt", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sqrt(self, X: T_Sqrt) -> T_Sqrt: r"""[🌐 Sqrt(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sqrt.html#sqrt-13 "Online Documentation") Square root takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the square root is, y = x^0.5, is applied to the tensor elementwise. If x is negative, then it will return NaN. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sqrt", 13, "") op = Op(self, "Sqrt", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Squeeze = TypeVar( "T_Squeeze", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Squeeze(self, data: T_Squeeze, axes: Optional[INT64] = None) -> T_Squeeze: r"""[🌐 Squeeze(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Squeeze.html#squeeze-13 "Online Documentation") Remove single-dimensional entries from the shape of a tensor. Takes an input `axes` with a list of axes to squeeze. If `axes` is not provided, all the single dimensions will be removed from the shape. If an axis is selected with shape entry not equal to one, an error is raised. Args: data: (differentiable) Tensors with at least max(dims) dimensions. axes: (optional, non-differentiable) List of integers indicating the dimensions to squeeze. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("Squeeze", 13, "") op = Op(self, "Squeeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, axes)) T_Sub = TypeVar("T_Sub", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Sub(self, A: T_Sub, B: T_Sub) -> T_Sub: r"""[🌐 Sub(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sub.html#sub-13 "Online Documentation") Performs element-wise binary subtraction (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Sub", 13, "") op = Op(self, "Sub", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Sum = TypeVar("T_Sum", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sum(self, *data_0: T_Sum) -> T_Sum: r"""[🌐 Sum(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sum.html#sum-13 "Online Documentation") Element-wise sum of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic, differentiable) List of tensors for sum. """ schema = get_schema("Sum", 13, "") op = Op(self, "Sum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Tanh = TypeVar("T_Tanh", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Tanh(self, input: T_Tanh) -> T_Tanh: r"""[🌐 Tanh(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tanh.html#tanh-13 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic tangent of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Tanh", 13, "") op = Op(self, "Tanh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Tile = TypeVar( "T_Tile", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Tile: TypeAlias = INT64 def Tile(self, input: T_Tile, repeats: T1_Tile) -> T_Tile: r"""[🌐 Tile(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tile.html#tile-13 "Online Documentation") Constructs a tensor by tiling a given tensor. This is the same as function `tile` in Numpy, but no broadcast. For example A = [[1, 2], [3, 4]], B = [1, 2], tile(A, B) = [[1, 2, 1, 2], [3, 4, 3, 4]] Args: input: (differentiable) Input tensor of any shape. repeats: (non-differentiable) 1D int64 tensor of the same length as input's dimension number, includes numbers of repeated copies along input's dimensions. """ schema = get_schema("Tile", 13, "") op = Op(self, "Tile", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, repeats)) T_Transpose = TypeVar( "T_Transpose", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Transpose( self, data: T_Transpose, *, perm: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Transpose: r"""[🌐 Transpose(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Transpose.html#transpose-13 "Online Documentation") Transpose the input tensor similar to numpy.transpose. For example, when perm=(1, 0, 2), given an input tensor of shape (1, 2, 3), the output shape will be (2, 1, 3). Args: data: (differentiable) An input tensor. perm: A list of integers. By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes according to the values given. """ schema = get_schema("Transpose", 13, "") op = Op(self, "Transpose", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), perm=perm) T_Unsqueeze = TypeVar( "T_Unsqueeze", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Unsqueeze(self, data: T_Unsqueeze, axes: INT64) -> T_Unsqueeze: r"""[🌐 Unsqueeze(13)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Unsqueeze.html#unsqueeze-13 "Online Documentation") Insert single-dimensional entries to the shape of an input tensor (`data`). Takes one required input `axes` - which contains a list of dimension indices and this operator will insert a dimension of value `1` into the corresponding index of the output tensor (`expanded`). For example, given an input tensor (`data`) of shape [3, 4, 5], then Unsqueeze(data, axes=[0, 4]) outputs a tensor (`expanded`) containing same data as `data` but with shape [1, 3, 4, 5, 1]. The input `axes` should not contain any duplicate entries. It is an error if it contains duplicates. The rank of the output tensor (`output_rank`) is the rank of the input tensor (`data`) plus the number of values in `axes`. Each value in `axes` should be within the (inclusive) range [-output_rank , output_rank - 1]. The order of values in `axes` does not matter and can come in any order. Args: data: (differentiable) Original tensor axes: (non-differentiable) List of integers indicating the dimensions to be inserted. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(expanded). """ schema = get_schema("Unsqueeze", 13, "") op = Op(self, "Unsqueeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, axes)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset14.py000066400000000000000000001214641475371071500257400ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset13 import Opset13 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset14(Opset13): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 14) T_Add = TypeVar( "T_Add", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Add(self, A: T_Add, B: T_Add) -> T_Add: r"""[🌐 Add(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Add.html#add-14 "Online Documentation") Performs element-wise binary addition (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. (Opset 14 change): Extend supported types to include uint8, int8, uint16, and int16. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Add", 14, "") op = Op(self, "Add", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_BatchNormalization = TypeVar("T_BatchNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) U_BatchNormalization = TypeVar("U_BatchNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def BatchNormalization( self, X: T_BatchNormalization, scale: T_BatchNormalization, B: T_BatchNormalization, input_mean: U_BatchNormalization, input_var: U_BatchNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, momentum: float = 0.8999999761581421, training_mode: int = 0, ) -> Tuple[T_BatchNormalization, U_BatchNormalization, U_BatchNormalization]: r"""[🌐 BatchNormalization(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BatchNormalization.html#batchnormalization-14 "Online Documentation") Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, There are five required inputs 'X', 'scale', 'B', 'input_mean' and 'input_var'. Note that 'input_mean' and 'input_var' are expected to be the estimated statistics in inference mode (training_mode=False, default), and the running statistics in training mode (training_mode=True). There are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, running_mean, running_var (training_mode=True) Output case #2: Y (training_mode=False) When training_mode=False, extra outputs are invalid. The outputs are updated as follows when training_mode=True: :: running_mean = input_mean * momentum + current_mean * (1 - momentum) running_var = input_var * momentum + current_var * (1 - momentum) Y = (X - current_mean) / sqrt(current_var + epsilon) * scale + B where: current_mean = ReduceMean(X, axis=all_except_channel_index) current_var = ReduceVar(X, axis=all_except_channel_index) Notice that ReduceVar refers to the population variance, and it equals to sum(sqrd(x_i - x_avg)) / N where N is the population size (this formula does not use sample size N - 1). When training_mode=False: :: Y = (X - input_mean) / sqrt(input_var + epsilon) * scale + B For previous (depreciated) non-spatial cases, implementors are suggested to flatten the input shape to (N x C * D1 * D2 * ... * Dn) before a BatchNormalization Op. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size, C is the number of channels. Statistics are computed for every channel of C over N and D1 to Dn dimensions. For image data, input dimensions become (N x C x H x W). The op also accepts single dimension input of size N in which case C is assumed to be 1 scale: (differentiable) Scale tensor of shape (C). B: (differentiable) Bias tensor of shape (C). input_mean: (differentiable) running (training) or estimated (testing) mean tensor of shape (C). input_var: (differentiable) running (training) or estimated (testing) variance tensor of shape (C). epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. momentum: Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum). training_mode: If set to true, it indicates BatchNormalization is being used for training, and outputs 1, 2, 3, and 4 would be populated. """ schema = get_schema("BatchNormalization", 14, "") op = Op(self, "BatchNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, B, input_mean, input_var), epsilon=epsilon, momentum=momentum, training_mode=training_mode, ) T_CumSum = TypeVar( "T_CumSum", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) T2_CumSum = TypeVar("T2_CumSum", INT32, INT64) def CumSum( self, x: T_CumSum, axis: T2_CumSum, *, exclusive: int = 0, reverse: int = 0 ) -> T_CumSum: r"""[🌐 CumSum(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__CumSum.html#cumsum-14 "Online Documentation") Performs cumulative sum of the input elements along the given axis. By default, it will do the sum inclusively meaning the first element is copied as is. Through an `exclusive` attribute, this behavior can change to exclude the first element. It can also perform summation in the opposite direction of the axis. For that, set `reverse` attribute to 1. Example: :: input_x = [1, 2, 3] axis=0 output = [1, 3, 6] exclusive=1 output = [0, 1, 3] exclusive=0 reverse=1 output = [6, 5, 3] exclusive=1 reverse=1 output = [5, 3, 0] Args: x: (differentiable) An input tensor that is to be processed. axis: (non-differentiable) A 0-D tensor. Must be in the range [-rank(x), rank(x)-1]. Negative value means counting dimensions from the back. exclusive: If set to 1 will return exclusive sum in which the top element is not included. In other terms, if set to 1, the j-th output element would be the sum of the first (j-1) elements. Otherwise, it would be the sum of the first j elements. reverse: If set to 1 will perform the sums in reverse direction. """ schema = get_schema("CumSum", 14, "") op = Op(self, "CumSum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, axis), exclusive=exclusive, reverse=reverse) T_Div = TypeVar( "T_Div", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Div(self, A: T_Div, B: T_Div) -> T_Div: r"""[🌐 Div(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Div.html#div-14 "Online Documentation") Performs element-wise binary division (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. (Opset 14 change): Extend supported types to include uint8, int8, uint16, and int16. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Div", 14, "") op = Op(self, "Div", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_GRU = TypeVar("T_GRU", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_GRU: TypeAlias = INT32 def GRU( self, X: T_GRU, W: T_GRU, R: T_GRU, B: Optional[T_GRU] = None, sequence_lens: Optional[T1_GRU] = None, initial_h: Optional[T_GRU] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, layout: int = 0, linear_before_reset: int = 0, ) -> Tuple[T_GRU, T_GRU]: r"""[🌐 GRU(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GRU.html#gru-14 "Online Documentation") Computes an one-layer GRU. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: * `X` - input tensor * `z` - update gate * `r` - reset gate * `h` - hidden gate * `t` - time step (t-1 means previous time step) * `W[zrh]` - W parameter weight matrix for update, reset, and hidden gates * `R[zrh]` - R recurrence weight matrix for update, reset, and hidden gates * `Wb[zrh]` - W bias vectors for update, reset, and hidden gates * `Rb[zrh]` - R bias vectors for update, reset, and hidden gates * `WB[zrh]` - W parameter weight matrix for backward update, reset, and hidden gates * `RB[zrh]` - R recurrence weight matrix for backward update, reset, and hidden gates * `WBb[zrh]` - W bias vectors for backward update, reset, and hidden gates * `RBb[zrh]` - R bias vectors for backward update, reset, and hidden gates * `H` - Hidden state * `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: * Relu(x) - max(0, x) * Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) * Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) NOTE: Below are optional * Affine(x) - alpha * x + beta * LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x * ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 * ScaledTanh(x) - alpha * Tanh(beta * x) * HardSigmoid(x) - min(max(alpha * x + beta, 0), 1) * Elu(x) - x if x >= 0 else alpha * (e^x - 1) * Softsign(x) - x/(1 + |x|) * Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh): * zt = f(Xt*(Wz^T) + Ht-1*(Rz^T) + Wbz + Rbz) * rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*(Rr^T) + Wbr + Rbr) * ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*(Rh^T) + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0 * ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*(Rh^T) + Rbh)) + Wbh) # when linear_before_reset != 0 * Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1 This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: (differentiable) The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[zrh]` and `WB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, input_size]`. R: (differentiable) The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[zrh]` and `RB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional, differentiable) The bias tensor for the gates. Concatenation of `[Wb[zrh], Rb[zrh]]` and `[WBb[zrh], RBb[zrh]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 6*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0 sequence_lens: (optional, non-differentiable) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 2 (or 4 if bidirectional) activation functions for update, reset, and hidden gates. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer layout: The shape format of inputs X, initial_h and outputs Y, Y_h. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size]. linear_before_reset: When computing the output of the hidden gate, apply the linear transformation before multiplying by the output of the reset gate. """ schema = get_schema("GRU", 14, "") op = Op(self, "GRU", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, layout=layout, linear_before_reset=linear_before_reset, ) T_HardSwish = TypeVar("T_HardSwish", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def HardSwish(self, X: T_HardSwish) -> T_HardSwish: r"""[🌐 HardSwish(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HardSwish.html#hardswish-14 "Online Documentation") HardSwish takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the HardSwish function, y = x * max(0, min(1, alpha * x + beta)) = x * HardSigmoid(x), where alpha = 1/6 and beta = 0.5, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("HardSwish", 14, "") op = Op(self, "HardSwish", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) V_Identity = TypeVar( "V_Identity", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Identity(self, input: V_Identity) -> V_Identity: r"""[🌐 Identity(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Identity.html#identity-14 "Online Documentation") Identity operator Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Identity", 14, "") op = Op(self, "Identity", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_LSTM = TypeVar("T_LSTM", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_LSTM: TypeAlias = INT32 def LSTM( self, X: T_LSTM, W: T_LSTM, R: T_LSTM, B: Optional[T_LSTM] = None, sequence_lens: Optional[T1_LSTM] = None, initial_h: Optional[T_LSTM] = None, initial_c: Optional[T_LSTM] = None, P: Optional[T_LSTM] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, input_forget: int = 0, layout: int = 0, ) -> Tuple[T_LSTM, T_LSTM, T_LSTM]: r"""[🌐 LSTM(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LSTM.html#lstm-14 "Online Documentation") Computes an one-layer LSTM. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: * `X` - input tensor * `i` - input gate * `o` - output gate * `f` - forget gate * `c` - cell gate * `t` - time step (t-1 means previous time step) * `W[iofc]` - W parameter weight matrix for input, output, forget, and cell gates * `R[iofc]` - R recurrence weight matrix for input, output, forget, and cell gates * `Wb[iofc]` - W bias vectors for input, output, forget, and cell gates * `Rb[iofc]` - R bias vectors for input, output, forget, and cell gates * `P[iof]` - P peephole weight vector for input, output, and forget gates * `WB[iofc]` - W parameter weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates * `RB[iofc]` - R recurrence weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates * `WBb[iofc]` - W bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates * `RBb[iofc]` - R bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates * `PB[iof]` - P peephole weight vector for backward input, output, and forget gates * `H` - Hidden state * `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: * Relu(x) - max(0, x) * Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) * Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) NOTE: Below are optional * Affine(x) - alpha*x + beta * LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x * ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 * ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) * HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) * Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) * Softsign(x) - x/(1 + |x|) * Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh): * it = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Pi (.) Ct-1 + Wbi + Rbi) * ft = f(Xt*(Wf^T) + Ht-1*(Rf^T) + Pf (.) Ct-1 + Wbf + Rbf) * ct = g(Xt*(Wc^T) + Ht-1*(Rc^T) + Wbc + Rbc) * Ct = ft (.) Ct-1 + it (.) ct * ot = f(Xt*(Wo^T) + Ht-1*(Ro^T) + Po (.) Ct + Wbo + Rbo) * Ht = ot (.) h(Ct) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: (differentiable) The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[iofc]` and `WB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. The tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, input_size]`. R: (differentiable) The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[iofc]` and `RB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional, differentiable) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wb[iofc], Rb[iofc]]`, and `[WBb[iofc], RBb[iofc]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 8*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional, non-differentiable) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. initial_c: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the cell. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. P: (optional, differentiable) The weight tensor for peepholes. Concatenation of `P[iof]` and `PB[iof]` (if bidirectional) along dimension 0. It has shape `[num_directions, 3*hidde_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 3 (or 6 if bidirectional) activation functions for input, output, forget, cell, and hidden. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer input_forget: Couple the input and forget gates if 1. layout: The shape format of inputs X, initial_h, initial_c and outputs Y, Y_h, Y_c. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = initial_c.shape = Y_c.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = initial_c.shape = Y_c.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size]. """ schema = get_schema("LSTM", 14, "") op = Op(self, "LSTM", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h, initial_c, P), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, input_forget=input_forget, layout=layout, ) T_Mul = TypeVar( "T_Mul", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Mul(self, A: T_Mul, B: T_Mul) -> T_Mul: r"""[🌐 Mul(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mul.html#mul-14 "Online Documentation") Performs element-wise binary multiplication (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. (Opset 14 change): Extend supported types to include uint8, int8, uint16, and int16. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Mul", 14, "") op = Op(self, "Mul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_RNN = TypeVar("T_RNN", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_RNN: TypeAlias = INT32 def RNN( self, X: T_RNN, W: T_RNN, R: T_RNN, B: Optional[T_RNN] = None, sequence_lens: Optional[T1_RNN] = None, initial_h: Optional[T_RNN] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Sequence[str] = ("Tanh", "Tanh"), clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, layout: int = 0, ) -> Tuple[T_RNN, T_RNN]: r"""[🌐 RNN(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RNN.html#rnn-14 "Online Documentation") Computes an one-layer simple RNN. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: * `X` - input tensor * `i` - input gate * `t` - time step (t-1 means previous time step) * `Wi` - W parameter weight matrix for input gate * `Ri` - R recurrence weight matrix for input gate * `Wbi` - W parameter bias vector for input gate * `Rbi` - R parameter bias vector for input gate * `WBi` - W parameter weight matrix for backward input gate * `RBi` - R recurrence weight matrix for backward input gate * `WBbi` - WR bias vectors for backward input gate * `RBbi` - RR bias vectors for backward input gate * `H` - Hidden state * `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: * Relu(x) - max(0, x) * Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) * Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) NOTE: Below are optional * Affine(x) - alpha*x + beta * LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x * ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 * ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) * HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) * Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) * Softsign(x) - x/(1 + |x|) * Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Tanh): * Ht = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Wbi + Rbi) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: (differentiable) The weight tensor for input gate. Concatenation of `Wi` and `WBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, input_size]`. R: (differentiable) The recurrence weight tensor. Concatenation of `Ri` and `RBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, hidden_size]`. B: (optional, differentiable) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wbi, Rbi]` and `[WBbi, RBbi]` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, 2*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional, non-differentiable) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: One (or two if bidirectional) activation function for input gate. The activation function must be one of the activation functions specified above. Optional: Default `Tanh` if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer layout: The shape format of inputs X, initial_h and outputs Y, Y_h. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size]. """ schema = get_schema("RNN", 14, "") op = Op(self, "RNN", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, layout=layout, ) T_Relu = TypeVar("T_Relu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8) def Relu(self, X: T_Relu) -> T_Relu: r"""[🌐 Relu(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Relu.html#relu-14 "Online Documentation") Relu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the rectified linear function, y = max(0, x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Relu", 14, "") op = Op(self, "Relu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Reshape = TypeVar( "T_Reshape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Reshape(self, data: T_Reshape, shape: INT64, *, allowzero: int = 0) -> T_Reshape: r"""[🌐 Reshape(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reshape.html#reshape-14 "Online Documentation") Reshape the input tensor similar to numpy.reshape. First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor. At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken from the input tensor). If 'allowzero' is set, and the new shape includes 0, the dimension will be set explicitly to zero (i.e. not taken from input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar. The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements. If the attribute 'allowzero' is set, it is invalid for the specified shape to contain both a zero value and -1, as the value of the dimension corresponding to -1 cannot be determined uniquely. Args: data: (differentiable) An input tensor. shape: (non-differentiable) Specified shape for output. allowzero: (Optional) By default, when any value in the 'shape' input is equal to zero the corresponding dimension value is copied from the input tensor dynamically. allowzero=1 indicates that if any value in the 'shape' input is set to zero, the zero value is honored, similar to NumPy. """ schema = get_schema("Reshape", 14, "") op = Op(self, "Reshape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, shape), allowzero=allowzero) T_Sub = TypeVar( "T_Sub", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Sub(self, A: T_Sub, B: T_Sub) -> T_Sub: r"""[🌐 Sub(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sub.html#sub-14 "Online Documentation") Performs element-wise binary subtraction (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. (Opset 14 change): Extend supported types to include uint8, int8, uint16, and int16. Args: A: (differentiable) First operand. B: (differentiable) Second operand. """ schema = get_schema("Sub", 14, "") op = Op(self, "Sub", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Trilu = TypeVar( "T_Trilu", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Trilu(self, input: T_Trilu, k: Optional[INT64] = None, *, upper: int = 1) -> T_Trilu: r"""[🌐 Trilu(14)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Trilu.html#trilu-14 "Online Documentation") Given a 2-D matrix or batches of 2-D matrices, returns the upper or lower triangular part of the tensor(s). The attribute "upper" determines whether the upper or lower part is retained. If set to true, the upper triangular matrix is retained. Lower triangular matrix is retained otherwise. Default value for the "upper" attribute is true. Trilu takes one input tensor of shape [*, N, M], where * is zero or more batch dimensions. The upper triangular part consists of the elements on and above the given diagonal (k). The lower triangular part consists of elements on and below the diagonal. All other elements in the matrix are set to zero. If k = 0, the triangular part on and above/below the main diagonal is retained. If upper is set to true, a positive k retains the upper triangular matrix excluding the main diagonal and (k-1) diagonals above it. A negative k value retains the main diagonal and |k| diagonals below it. If upper is set to false, a positive k retains the lower triangular matrix including the main diagonal and k diagonals above it. A negative k value excludes the main diagonal and (|k|-1) diagonals below it. Args: input: (differentiable) Input tensor of rank 2 or higher. k: (optional, non-differentiable) A 0-D tensor containing a single value corresponding to the number diagonals above or below the main diagonal to exclude or include. Default value is 0 if it's not specified. upper: Boolean. Indicates whether upper or lower part of matrix is retained. Default is true. """ schema = get_schema("Trilu", 14, "") op = Op(self, "Trilu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, k), upper=upper) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset15.py000066400000000000000000000455321475371071500257420ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional as _Optional from typing import Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import TypeProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset14 import Opset14 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset15(Opset14): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 15) T_BatchNormalization = TypeVar("T_BatchNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_BatchNormalization = TypeVar("T1_BatchNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_BatchNormalization = TypeVar("T2_BatchNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def BatchNormalization( self, X: T_BatchNormalization, scale: T1_BatchNormalization, B: T1_BatchNormalization, input_mean: T2_BatchNormalization, input_var: T2_BatchNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, momentum: float = 0.8999999761581421, training_mode: int = 0, ) -> Tuple[T_BatchNormalization, T2_BatchNormalization, T2_BatchNormalization]: r"""[🌐 BatchNormalization(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BatchNormalization.html#batchnormalization-15 "Online Documentation") Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, There are five required inputs 'X', 'scale', 'B', 'input_mean' and 'input_var'. Note that 'input_mean' and 'input_var' are expected to be the estimated statistics in inference mode (training_mode=False, default), and the running statistics in training mode (training_mode=True). There are multiple cases for the number of outputs, which we list below: * Output case #1: Y, running_mean, running_var (training_mode=True) * Output case #2: Y (training_mode=False) When training_mode=False, extra outputs are invalid. The outputs are updated as follows when training_mode=True: :: running_mean = input_mean * momentum + current_mean * (1 - momentum) running_var = input_var * momentum + current_var * (1 - momentum) Y = (X - current_mean) / sqrt(current_var + epsilon) * scale + B where: :: current_mean = ReduceMean(X, axis=all_except_channel_index) current_var = ReduceVar(X, axis=all_except_channel_index) Notice that `ReduceVar` refers to the population variance, and it equals to `sum(sqrd(x_i - x_avg)) / N` where `N` is the population size (this formula does not use sample size `N - 1`). The computation of ReduceMean and ReduceVar uses float to avoid overflow for float16 inputs. When training_mode=False: :: Y = (X - input_mean) / sqrt(input_var + epsilon) * scale + B For previous (depreciated) non-spatial cases, implementors are suggested to flatten the input shape to (N x C * D1 * D2 * ... * Dn) before a BatchNormalization Op. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size, C is the number of channels. Statistics are computed for every channel of C over N and D1 to Dn dimensions. For image data, input dimensions become (N x C x H x W). The op also accepts single dimension input of size N in which case C is assumed to be 1 scale: (differentiable) Scale tensor of shape (C). B: (differentiable) Bias tensor of shape (C). input_mean: (differentiable) running (training) or estimated (testing) mean tensor of shape (C). input_var: (differentiable) running (training) or estimated (testing) variance tensor of shape (C). epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. momentum: Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum). training_mode: If set to true, it indicates BatchNormalization is being used for training, and outputs 1 and 2 are to be computed. """ schema = get_schema("BatchNormalization", 15, "") op = Op(self, "BatchNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, B, input_mean, input_var), epsilon=epsilon, momentum=momentum, training_mode=training_mode, ) T1_Bernoulli = TypeVar("T1_Bernoulli", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_Bernoulli: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Bernoulli( self, input: T1_Bernoulli, *, dtype: _Optional[int] = None, seed: _Optional[float] = None, ) -> T2_Bernoulli: r"""[🌐 Bernoulli(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Bernoulli.html#bernoulli-15 "Online Documentation") Draws binary random numbers (0 or 1) from a Bernoulli distribution. The input tensor should be a tensor containing probabilities p (a value in the range [0,1]) to be used for drawing the binary random number, where an output of 1 is produced with probability p and an output of 0 is produced with probability (1-p). This operator is non-deterministic and may not produce the same values in different implementations (even if a seed is specified). Args: input: All values in input have to be in the range:[0, 1]. dtype: The data type for the elements of the output tensor. if not specified, we will use the data type of the input tensor. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Bernoulli", 15, "") op = Op(self, "Bernoulli", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, seed=seed) T1_CastLike = TypeVar( "T1_CastLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_CastLike = TypeVar( "T2_CastLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def CastLike(self, input: T1_CastLike, target_type: T2_CastLike) -> T2_CastLike: r"""[🌐 CastLike(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__CastLike.html#castlike-15 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor (the first input) to the same data type as the elements of the second input tensor. See documentation of the Cast operator for further details. Args: input: (differentiable) Input tensor to be cast. target_type: (non-differentiable) The (first) input tensor will be cast to produce a tensor of the same type as this (second input) tensor. """ schema = get_schema("CastLike", 15, "") op = Op(self, "CastLike", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, target_type)) V_Optional = TypeVar( "V_Optional", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) O_Optional: TypeAlias = Union[ _Optional[Sequence[BOOL]], _Optional[Sequence[COMPLEX128]], _Optional[Sequence[COMPLEX64]], _Optional[Sequence[DOUBLE]], _Optional[Sequence[FLOAT]], _Optional[Sequence[FLOAT16]], _Optional[Sequence[INT16]], _Optional[Sequence[INT32]], _Optional[Sequence[INT64]], _Optional[Sequence[INT8]], _Optional[Sequence[STRING]], _Optional[Sequence[UINT16]], _Optional[Sequence[UINT32]], _Optional[Sequence[UINT64]], _Optional[Sequence[UINT8]], _Optional[BOOL], _Optional[COMPLEX128], _Optional[COMPLEX64], _Optional[DOUBLE], _Optional[FLOAT], _Optional[FLOAT16], _Optional[INT16], _Optional[INT32], _Optional[INT64], _Optional[INT8], _Optional[STRING], _Optional[UINT16], _Optional[UINT32], _Optional[UINT64], _Optional[UINT8], ] def Optional( self, input: _Optional[V_Optional] = None, *, type: _Optional[TypeProto] = None ) -> O_Optional: r"""[🌐 Optional(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Optional.html#optional-15 "Online Documentation") Constructs an optional-type value containing either an empty optional of a certain type specified by the attribute, or a non-empty value containing the input element. Args: input: (optional) The input element. type: Type of the element in the optional output """ schema = get_schema("Optional", 15, "") op = Op(self, "Optional", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), type=type) O_OptionalGetElement = TypeVar( "O_OptionalGetElement", _Optional[Sequence[BOOL]], _Optional[Sequence[COMPLEX128]], _Optional[Sequence[COMPLEX64]], _Optional[Sequence[DOUBLE]], _Optional[Sequence[FLOAT]], _Optional[Sequence[FLOAT16]], _Optional[Sequence[INT16]], _Optional[Sequence[INT32]], _Optional[Sequence[INT64]], _Optional[Sequence[INT8]], _Optional[Sequence[STRING]], _Optional[Sequence[UINT16]], _Optional[Sequence[UINT32]], _Optional[Sequence[UINT64]], _Optional[Sequence[UINT8]], _Optional[BOOL], _Optional[COMPLEX128], _Optional[COMPLEX64], _Optional[DOUBLE], _Optional[FLOAT], _Optional[FLOAT16], _Optional[INT16], _Optional[INT32], _Optional[INT64], _Optional[INT8], _Optional[STRING], _Optional[UINT16], _Optional[UINT32], _Optional[UINT64], _Optional[UINT8], ) V_OptionalGetElement: TypeAlias = Union[ Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def OptionalGetElement(self, input: O_OptionalGetElement) -> V_OptionalGetElement: r"""[🌐 OptionalGetElement(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__OptionalGetElement.html#optionalgetelement-15 "Online Documentation") Outputs the element in the optional-type input. It is an error if the input value does not have an element and the behavior is undefined in this case. Args: input: The optional input. """ schema = get_schema("OptionalGetElement", 15, "") op = Op(self, "OptionalGetElement", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) O_OptionalHasElement = TypeVar( "O_OptionalHasElement", _Optional[Sequence[BOOL]], _Optional[Sequence[COMPLEX128]], _Optional[Sequence[COMPLEX64]], _Optional[Sequence[DOUBLE]], _Optional[Sequence[FLOAT]], _Optional[Sequence[FLOAT16]], _Optional[Sequence[INT16]], _Optional[Sequence[INT32]], _Optional[Sequence[INT64]], _Optional[Sequence[INT8]], _Optional[Sequence[STRING]], _Optional[Sequence[UINT16]], _Optional[Sequence[UINT32]], _Optional[Sequence[UINT64]], _Optional[Sequence[UINT8]], _Optional[BOOL], _Optional[COMPLEX128], _Optional[COMPLEX64], _Optional[DOUBLE], _Optional[FLOAT], _Optional[FLOAT16], _Optional[INT16], _Optional[INT32], _Optional[INT64], _Optional[INT8], _Optional[STRING], _Optional[UINT16], _Optional[UINT32], _Optional[UINT64], _Optional[UINT8], ) B_OptionalHasElement: TypeAlias = BOOL def OptionalHasElement(self, input: O_OptionalHasElement) -> B_OptionalHasElement: r"""[🌐 OptionalHasElement(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__OptionalHasElement.html#optionalhaselement-15 "Online Documentation") Returns true if the optional-type input contains an element. If it is an empty optional-type, this op returns false. Args: input: The optional input. """ schema = get_schema("OptionalHasElement", 15, "") op = Op(self, "OptionalHasElement", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Pow = TypeVar("T_Pow", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64) T1_Pow = TypeVar( "T1_Pow", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Pow(self, X: T_Pow, Y: T1_Pow) -> T_Pow: r"""[🌐 Pow(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pow.html#pow-15 "Online Documentation") Pow takes input data (Tensor) and exponent Tensor, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = x^exponent`, is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: (differentiable) First operand, base of the exponent. Y: (differentiable) Second operand, power of the exponent. """ schema = get_schema("Pow", 15, "") op = Op(self, "Pow", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y)) T_Shape = TypeVar( "T_Shape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Shape: TypeAlias = INT64 def Shape(self, data: T_Shape, *, end: _Optional[int] = None, start: int = 0) -> T1_Shape: r"""[🌐 Shape(15)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Shape.html#shape-15 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor. Optional attributes start and end can be used to compute a slice of the input tensor's shape. If start axis is omitted, the slice starts from axis 0. The end axis, if specified, is exclusive (and the returned value will not include the size of that axis). If the end axis is omitted, the axes upto the last one will be included. Negative axes indicate counting back from the last axis. Note that axes will be clamped to the range [0, r-1], where r is the rank of the input tensor if they are out-of-range (after adding r in the case of negative axis). Thus, specifying any end value > r is equivalent to specifying an end value of r, and specifying any start value < -r is equivalent to specifying a start value of 0. Examples: :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] No attributes specified. Output: [2, 3, 4] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] start: -1 Output: [4] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] end: -1 Output: [2, 3] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] start: 1 end: 2 Output: [3] Args: data: (non-differentiable) An input tensor. end: (Optional) Ending axis for slicing the shape. Negative value means counting dimensions from the back. If omitted, sizes of all axes upto (including) the last one will be included. start: (Optional) Starting axis for slicing the shape. Default value is 0.Negative value means counting dimensions from the back. """ schema = get_schema("Shape", 15, "") op = Op(self, "Shape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), end=end, start=start) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset16.py000066400000000000000000001427461475371071500257500ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx import GraphProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset15 import Opset15 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset16(Opset15): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 16) T_GreaterOrEqual = TypeVar( "T_GreaterOrEqual", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_GreaterOrEqual: TypeAlias = BOOL def GreaterOrEqual(self, A: T_GreaterOrEqual, B: T_GreaterOrEqual) -> T1_GreaterOrEqual: r"""[🌐 GreaterOrEqual(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GreaterOrEqual.html#greaterorequal-16 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `greater_equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("GreaterOrEqual", 16, "") op = Op(self, "GreaterOrEqual", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T1_GridSample = TypeVar( "T1_GridSample", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_GridSample = TypeVar("T2_GridSample", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GridSample( self, X: T1_GridSample, grid: T2_GridSample, *, align_corners: int = 0, mode: str = "bilinear", padding_mode: str = "zeros", ) -> T1_GridSample: r"""[🌐 GridSample(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GridSample.html#gridsample-16 "Online Documentation") Given an input `X` and a flow-field `grid`, computes the output `Y` using `X` values and pixel locations from `grid`. Currently, only spatial (4-D) inputs are supported. For input `X` with shape (N, C, H, W) and `grid` with shape (N, H_out, W_out, 2), the output `Y` will have shape (N, C, H_out, W_out). The tensor `X` contains values at centers of square pixels in a H by W 2-dimensional image. The tensor `grid` describes normalized positions where the output `Y` is to be computed using a specified interpolation method (the mode) and a padding mode (for grid positions falling outside the 2-dimensional image). Elements in `grid[N, H_out, W_out]` are size-2 vectors specifying positions in the 2-dimensional space of `X`. They are used to interpolate output values of `Y[N, C, H_out, W_out]`. The GridSample operator is often used in doing grid generator and sampler in the [Spatial Transformer Networks](https://arxiv.org/abs/1506.02025). See also in [torch.nn.functional.grid_sample](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.grid_sample.html#torch-nn-functional-grid-sample). Args: X: (differentiable) 4-D tensor of shape (N, C, H, W), where N is the batch size, C is the numbers of channels, H and W are the height and width of the input data. grid: (non-differentiable) Input offset, 4-D tensor of shape (N, H_out, W_out, 2), where H_out and W_out are the height and width of grid and output, Grid specifies the sampling pixel locations normalized by the input spatial dimensions. Therefore, it should have most values in the range of [-1, 1]. If grid has values outside the range of [-1, 1], the corresponding outputs will be handled as defined by padding_mode. align_corners: If align_corners=1, the extrema (-1 and 1) are considered as referring to the center points of the input's corner pixels. If align_corners=0, they are instead considered as referring to the corner points of the input's corner pixels, making the sampling more resolution agnostic. mode: Three interpolation modes: bilinear (default), nearest and bicubic. padding_mode: Support padding modes for outside grid values: `zeros`(default), `border`, `reflection`. zeros: use 0 for out-of-bound grid locations, border: use border values for out-of-bound grid locations, reflection: use values at locations reflected by the border for out-of-bound grid locations. If index 0 represents the margin pixel, the reflected value at index -1 will be the same as the value at index 1. For location far away from the border, it will keep being reflected until becoming in bound. If pixel location x = -3.5 reflects by border -1 and becomes x' = 1.5, then reflects by border 1 and becomes x'' = 0.5. """ schema = get_schema("GridSample", 16, "") op = Op(self, "GridSample", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, grid), align_corners=align_corners, mode=mode, padding_mode=padding_mode, ) V_Identity = TypeVar( "V_Identity", Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Identity(self, input: V_Identity) -> V_Identity: r"""[🌐 Identity(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Identity.html#identity-16 "Online Documentation") Identity operator Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Identity", 16, "") op = Op(self, "Identity", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) B_If: TypeAlias = BOOL V_If: TypeAlias = Union[ Optional[Sequence[BFLOAT16]], Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BFLOAT16], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BFLOAT16], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def If(self, cond: B_If, *, else_branch: GraphProto, then_branch: GraphProto) -> V_If: r"""[🌐 If(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__If.html#if-16 "Online Documentation") If conditional Args: cond: Condition for the if. The tensor must contain a single element. else_branch: Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch. then_branch: Graph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch. """ schema = get_schema("If", 16, "") op = Op(self, "If", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, cond), else_branch=else_branch, then_branch=then_branch, ) T_LeakyRelu = TypeVar("T_LeakyRelu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LeakyRelu(self, X: T_LeakyRelu, *, alpha: float = 0.009999999776482582) -> T_LeakyRelu: r"""[🌐 LeakyRelu(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LeakyRelu.html#leakyrelu-16 "Online Documentation") LeakyRelu takes input data (Tensor) and an argument alpha, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = alpha * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`, is applied to the data tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Coefficient of leakage. """ schema = get_schema("LeakyRelu", 16, "") op = Op(self, "LeakyRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) T_LessOrEqual = TypeVar( "T_LessOrEqual", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_LessOrEqual: TypeAlias = BOOL def LessOrEqual(self, A: T_LessOrEqual, B: T_LessOrEqual) -> T1_LessOrEqual: r"""[🌐 LessOrEqual(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LessOrEqual.html#lessorequal-16 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `less_equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("LessOrEqual", 16, "") op = Op(self, "LessOrEqual", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) I_Loop: TypeAlias = INT64 B_Loop: TypeAlias = BOOL V_Loop = TypeVar( "V_Loop", Optional[Sequence[BFLOAT16]], Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BFLOAT16], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BFLOAT16], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Loop( self, M: Optional[I_Loop], cond: Optional[B_Loop], *v_initial: V_Loop, body: GraphProto ) -> V_Loop: r"""[🌐 Loop(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Loop.html#loop-16 "Online Documentation") Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions: 1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit. Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be specified by passing in a constant node for input M. 2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable, whether this input is provided or not. This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent C-style code: Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var). * input ("", ""): for (int i=0; ; ++i) { cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body } * input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop bool cond = ...; for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } * input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop bool cond = true for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } * input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop int trip_count = ... for (int i=0; i < trip_count; ++i) { cond = ...; // ignored } * input (trip_count, cond) int trip_count = ...; bool cond = ...; for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) { cond = ...; } *Sample usage - cond as well as trip count* graph predict-net { %a = Constant[value = ]() %b = Constant[value = ]() %keepgoing = Constant[value = ]() %max_trip_count = Constant[value = ]() %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = ](%max_trip_count, %keepgoing, %b) return } graph body-net ( %i[INT32, scalar] // iteration number %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used %b_in[INT32, scalar] // incoming value of loop-carried-dependency b ) { %my_local = Add(%a, %b_in) %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val } *Sample equivalent C code* { /* User-defined code (enclosing scope) */ int a = 3, b = 6; bool keepgoing = true; // Analogous to input cond /* End user-defined code */ /* Implicitly-defined code */ const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable /* End implicitly-defined code */ /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */ bool keepgoing_out = keepgoing int b_out = b for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) { /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values to formal parameter variables of loop-body */ bool keepgoing_in = keepgoing_out; bool b_in = b_out; /* User-defined code (loop body) */ int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine b_out = a - b_in; keepgoing_out = my_local > b_out; user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables /* End user-defined code */ /* Implicitly defined-code */ user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values } // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here. // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out; } There are several things of note in this code snippet: 1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can be referenced in the inputs of the loop. 2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body, consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out). These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node supplies the input value of the input variable for the first iteration, and returns the output value of the output variable produced by the final iteration. 3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals after the loop. 4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope, except using the mechanism described above. Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution. (See Step 3 here for an example: https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/). Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer). The input/output of subgraph (produced by loop node) matching is based on order instead of name. The implementation will figure out the names based on this order. Args: M: (optional) A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip. cond: (optional) A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip. v_initial: (variadic, heterogeneous) The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) body: The graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations. """ schema = get_schema("Loop", 16, "") op = Op(self, "Loop", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, M, cond, *v_initial), body=body) T_PRelu = TypeVar( "T_PRelu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def PRelu(self, X: T_PRelu, slope: T_PRelu) -> T_PRelu: r"""[🌐 PRelu(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__PRelu.html#prelu-16 "Online Documentation") PRelu takes input data (Tensor) and slope tensor as input, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor slope should be unidirectional broadcastable to input tensor X); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: (differentiable) Input tensor slope: (differentiable) Slope tensor. The shape of slope can be smaller than first input X; if so, its shape must be unidirectional broadcastable to X """ schema = get_schema("PRelu", 16, "") op = Op(self, "PRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, slope)) T1_RoiAlign = TypeVar("T1_RoiAlign", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_RoiAlign: TypeAlias = INT64 def RoiAlign( self, X: T1_RoiAlign, rois: T1_RoiAlign, batch_indices: T2_RoiAlign, *, coordinate_transformation_mode: str = "half_pixel", mode: str = "avg", output_height: int = 1, output_width: int = 1, sampling_ratio: int = 0, spatial_scale: float = 1.0, ) -> T1_RoiAlign: r"""[🌐 RoiAlign(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RoiAlign.html#roialign-16 "Online Documentation") Region of Interest (RoI) align operation described in the [Mask R-CNN paper](https://arxiv.org/abs/1703.06870). RoiAlign consumes an input tensor X and region of interests (rois) to apply pooling across each RoI; it produces a 4-D tensor of shape (num_rois, C, output_height, output_width). RoiAlign is proposed to avoid the misalignment by removing quantizations while converting from original image into feature map and from feature map into RoI feature; in each ROI bin, the value of the sampled locations are computed directly through bilinear interpolation. Args: X: Input data tensor from the previous operator; 4-D feature map of shape (N, C, H, W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. rois: RoIs (Regions of Interest) to pool over; rois is 2-D input of shape (num_rois, 4) given as [[x1, y1, x2, y2], ...]. The RoIs' coordinates are in the coordinate system of the input image. Each coordinate set has a 1:1 correspondence with the 'batch_indices' input. batch_indices: 1-D tensor of shape (num_rois,) with each element denoting the index of the corresponding image in the batch. coordinate_transformation_mode: Allowed values are 'half_pixel' and 'output_half_pixel'. Use the value 'half_pixel' to pixel shift the input coordinates by -0.5 (the recommended behavior). Use the value 'output_half_pixel' to omit the pixel shift for the input (use this for a backward-compatible behavior). mode: The pooling method. Two modes are supported: 'avg' and 'max'. Default is 'avg'. output_height: default 1; Pooled output Y's height. output_width: default 1; Pooled output Y's width. sampling_ratio: Number of sampling points in the interpolation grid used to compute the output value of each pooled output bin. If > 0, then exactly sampling_ratio x sampling_ratio grid points are used. If == 0, then an adaptive number of grid points are used (computed as ceil(roi_width / output_width), and likewise for height). Default is 0. spatial_scale: Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input spatial scale to the scale used when pooling, i.e., spatial scale of the input feature map X relative to the input image. E.g.; default is 1.0f. """ schema = get_schema("RoiAlign", 16, "") op = Op(self, "RoiAlign", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, rois, batch_indices), coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, mode=mode, output_height=output_height, output_width=output_width, sampling_ratio=sampling_ratio, spatial_scale=spatial_scale, ) V_Scan = TypeVar( "V_Scan", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Scan( self, *initial_state_and_scan_inputs: V_Scan, body: GraphProto, num_scan_inputs: int, scan_input_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_input_directions: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_directions: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> V_Scan: r"""[🌐 Scan(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scan.html#scan-16 "Online Documentation") Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors, constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences, functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing. Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred to as loop-carried dependences in the context of loops). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used, a behavior similar to zip is obtained. The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate hidden-state values of RNN-like constructs). All the output tensors (state_variables as well as scan_output_element tensors) are required to have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation). Note that the iterated element passed to the body subgraph does not have a sequence axis. It will have a rank one less than the rank of the corresponding scan_input. The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the scan_outputs. The optional attribute scan_input_directions specifies the direction (forward or backward) for each scan input. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction. A bidirectional scan may be performed by specifying the same tensor input twice in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction. The scan_output of the operation is produced by concatenating the scan_output_element values produced by the body in each iteration. The optional attribute scan_output_directions specifies the direction in which scan_output is constructed (by appending or prepending the scan_output_element to scan_output in each iteration) for each scan_output. If this attribute is omitted, the scan_output_element is appended to the scan_output in each iteration. The optional attribute scan_input_axes specifies the axis to be scanned for each scan_input. If omitted, every scan_input will be scanned in axis 0. For example, if axis 0 is the batch axis and axis 1 is the time axis (to be scanned), specify an axis value of 1. Note that scanning a non-zero axis may be less efficient than scanning axis zero. The optional attribute scan_output_axes specifies the axis along which the scan_outputs are accumulated for each scan_output. For example, if axis 1 is the time axis (to be scanned) for both inputs and outputs, specify a scan_input axis and scan_output axis value of 1. Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter. Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter. The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs. The behavior of Scan < num_scan_inputs = m, body = loop-body, scan_input_axes = [axis_1, ..., axis_m] > (init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m) is equivalent to the following pseudo-code: // scan_i.shape[axis_i] denotes the (max) sequence-length of scan_i // scan_i.shape[axis_i] is required to be equal to scan_j.shape[axis_j] for all i,j. sequence_length = scan_1.shape[axis_1]; // initialize state-variables st_1 = init_1; ... st_n = init_n; // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = []; // identify number of iterations: // execute loop for (int t = 0; t < sequence_length; ++t) { // generate the scan-input elements: the notation T[t] indicates the sub-tensor // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k. si_1 = scan_1[t]; ... ; si_m = scan_m[t]; // execute loop-body st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m) // accumulate the scan-output elements scan_out_1 = Concat(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat(scan_out_k, so_k); } return st_1, ..., st_n, scan_out_1, ..., scan_out_k; *Sample usage: Encoding RNN using a Scan* The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi, recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes %Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables. graph rnn-encoding { %H_0 = ... %X = ... %Y_h, %Y = Scan[body = , num_scan_inputs=1](%H_0, %X) return %Y, %Y_h } graph rnn-cell-1 ( %H_tminus1[FLOAT, tensor] %X_t[FLOAT, tensor] ) { %Wi = ... %Ri = ... %Wbi = ... %Rbi = ... %t1 = X_t * (Wi^T) %t2 = H_tminus1*(Ri^T) %t3 = Add(%t1, %t2) %t4 = Add(%t3, %Wbi) %t5 = Add(%t4, %Rbi) %Ht = Tanh(%t5) %Accumulate = Identity(%Ht) return %Ht, %Accumulate } Args: initial_state_and_scan_inputs: (variadic, heterogeneous) Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs body: The graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations. num_scan_inputs: An attribute specifying the number of scan_inputs M. scan_input_axes: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). scan_input_directions: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction. scan_output_axes: An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1]. scan_output_directions: An optional list of K flags, one for each scan_output. The i-th element of the list specifies whether the i-th scan_output should be constructed by appending or prepending a new value in each iteration: 0 indicates appending and 1 indicates prepending. If omitted, all scan_output tensors will be produced by appending a value in each iteration. """ schema = get_schema("Scan", 16, "") op = Op(self, "Scan", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, *initial_state_and_scan_inputs), body=body, num_scan_inputs=num_scan_inputs, scan_input_axes=scan_input_axes, scan_input_directions=scan_input_directions, scan_output_axes=scan_output_axes, scan_output_directions=scan_output_directions, ) T_ScatterElements = TypeVar( "T_ScatterElements", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_ScatterElements = TypeVar("Tind_ScatterElements", INT32, INT64) def ScatterElements( self, data: T_ScatterElements, indices: Tind_ScatterElements, updates: T_ScatterElements, *, axis: int = 0, reduction: str = "none", ) -> T_ScatterElements: r"""[🌐 ScatterElements(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterElements.html#scatterelements-16 "Online Documentation") ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data` (by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the index of the entry itself. `reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates` tensor into `output` at the specified `indices`. In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. For instance, in a 2-D tensor case, the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0, output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1, When `reduction` is set to "add", the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] += updates[i][j] if axis = 0, output[i][indices[i][j]] += updates[i][j] if axis = 1, When `reduction` is set to "mul", the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] *= updates[i][j] if axis = 0, output[i][indices[i][j]] *= updates[i][j] if axis = 1, This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation. Example 1: :: data = [ [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], ] indices = [ [1, 0, 2], [0, 2, 1], ] updates = [ [1.0, 1.1, 1.2], [2.0, 2.1, 2.2], ] output = [ [2.0, 1.1, 0.0] [1.0, 0.0, 2.2] [0.0, 2.1, 1.2] ] Example 2: :: data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]] indices = [[1, 3]] updates = [[1.1, 2.1]] axis = 1 output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input). All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. updates: (differentiable) Tensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices) axis: Which axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). reduction: Type of reduction to apply: none (default), add, mul. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the multiplication operation. """ schema = get_schema("ScatterElements", 16, "") op = Op(self, "ScatterElements", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), axis=axis, reduction=reduction, ) T_ScatterND = TypeVar( "T_ScatterND", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ScatterND( self, data: T_ScatterND, indices: INT64, updates: T_ScatterND, *, reduction: str = "none", ) -> T_ScatterND: r"""[🌐 ScatterND(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterND.html#scatternd-16 "Online Documentation") ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1, and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. `indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`. `indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`. Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range. `updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape. The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor, corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`. Thus, the shape of `updates` must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation of shapes. The `output` is calculated via the following equation: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] = updates[idx] The order of iteration in the above loop is not specified. In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order. `reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates` tensor into `output` at the specified `indices`. In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order. When `reduction` is set to "add", `output` is calculated as follows: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] += updates[idx] When `reduction` is set to "mul", `output` is calculated as follows: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] *= updates[idx] This operator is the inverse of GatherND. Example 1: :: data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] indices = [[4], [3], [1], [7]] updates = [9, 10, 11, 12] output = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12] Example 2: :: data = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] indices = [[0], [2]] updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]] output = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of rank q >= 1. updates: (differentiable) Tensor of rank q + r - indices_shape[-1] - 1. reduction: Type of reduction to apply: none (default), add, mul. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the multiplication operation. """ schema = get_schema("ScatterND", 16, "") op = Op(self, "ScatterND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), reduction=reduction) B_Where: TypeAlias = BOOL T_Where = TypeVar( "T_Where", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Where(self, condition: B_Where, X: T_Where, Y: T_Where) -> T_Where: r"""[🌐 Where(16)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Where.html#where-16 "Online Documentation") Return elements, either from X or Y, depending on condition. Where behaves like [numpy.where](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html) with three parameters. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: condition: (non-differentiable) When True (nonzero), yield X, otherwise yield Y X: (differentiable) values selected at indices where condition is True Y: (differentiable) values selected at indices where condition is False """ schema = get_schema("Where", 16, "") op = Op(self, "Where", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, condition, X, Y)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset17.py000066400000000000000000000520111475371071500257320ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import GraphProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset16 import Opset16 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset17(Opset16): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 17) T1_BlackmanWindow = TypeVar("T1_BlackmanWindow", INT32, INT64) T2_BlackmanWindow: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def BlackmanWindow( self, size: T1_BlackmanWindow, *, output_datatype: int = 1, periodic: int = 1 ) -> T2_BlackmanWindow: r"""[🌐 BlackmanWindow(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BlackmanWindow.html#blackmanwindow-17 "Online Documentation") Generates a Blackman window as described in the paper https://ieeexplore.ieee.org/document/1455106. Args: size: (non-differentiable) A scalar value indicating the length of the window. output_datatype: The data type of the output tensor. Strictly must be one of the values from DataType enum in TensorProto whose values correspond to T2. The default value is 1 = FLOAT. periodic: If 1, returns a window to be used as periodic function. If 0, return a symmetric window. When 'periodic' is specified, hann computes a window of length size + 1 and returns the first size points. The default value is 1. """ schema = get_schema("BlackmanWindow", 17, "") op = Op(self, "BlackmanWindow", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, size), output_datatype=output_datatype, periodic=periodic, ) T1_DFT = TypeVar("T1_DFT", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_DFT = TypeVar("T2_DFT", INT32, INT64) def DFT( self, input: T1_DFT, dft_length: Optional[T2_DFT] = None, *, axis: int = 1, inverse: int = 0, onesided: int = 0, ) -> T1_DFT: r"""[🌐 DFT(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DFT.html#dft-17 "Online Documentation") Computes the discrete Fourier transform of input. Args: input: (non-differentiable) For real input, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][1]. For complex input, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]. The first dimension is the batch dimension. The following N dimensions correspond to the signal's dimensions. The final dimension represents the real and imaginary parts of the value in that order. dft_length: (optional, non-differentiable) The length of the signal as a scalar. If greater than the axis dimension, the signal will be zero-padded up to dft_length. If less than the axis dimension, only the first dft_length values will be used as the signal. It's an optional value. axis: The axis on which to perform the DFT. By default this value is set to 1, which corresponds to the first dimension after the batch index. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is $[-r, -2] \cup [0, r-2]$ where `r = rank(input)`. The last dimension is for representing complex numbers and thus is an invalid axis. inverse: Whether to perform the inverse discrete fourier transform. By default this value is set to 0, which corresponds to false. onesided: If onesided is 1, only values for w in [0, 1, 2, ..., floor(n_fft/2) + 1] are returned because the real-to-complex Fourier transform satisfies the conjugate symmetry, i.e., X[m, w] = X[m, n_fft-w]*. Note if the input or window tensors are complex, then onesided output is not possible. Enabling onesided with real inputs performs a Real-valued fast Fourier transform (RFFT). When invoked with real or complex valued input, the default value is 0. Values can be 0 or 1. """ schema = get_schema("DFT", 17, "") op = Op(self, "DFT", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, dft_length), axis=axis, inverse=inverse, onesided=onesided, ) T1_HammingWindow = TypeVar("T1_HammingWindow", INT32, INT64) T2_HammingWindow: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def HammingWindow( self, size: T1_HammingWindow, *, output_datatype: int = 1, periodic: int = 1 ) -> T2_HammingWindow: r"""[🌐 HammingWindow(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HammingWindow.html#hammingwindow-17 "Online Documentation") Generates a Hamming window as described in the paper https://ieeexplore.ieee.org/document/1455106. Args: size: (non-differentiable) A scalar value indicating the length of the window. output_datatype: The data type of the output tensor. Strictly must be one of the values from DataType enum in TensorProto whose values correspond to T2. The default value is 1 = FLOAT. periodic: If 1, returns a window to be used as periodic function. If 0, return a symmetric window. When 'periodic' is specified, hann computes a window of length size + 1 and returns the first size points. The default value is 1. """ schema = get_schema("HammingWindow", 17, "") op = Op(self, "HammingWindow", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, size), output_datatype=output_datatype, periodic=periodic, ) T1_HannWindow = TypeVar("T1_HannWindow", INT32, INT64) T2_HannWindow: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def HannWindow( self, size: T1_HannWindow, *, output_datatype: int = 1, periodic: int = 1 ) -> T2_HannWindow: r"""[🌐 HannWindow(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HannWindow.html#hannwindow-17 "Online Documentation") Generates a Hann window as described in the paper https://ieeexplore.ieee.org/document/1455106. Args: size: (non-differentiable) A scalar value indicating the length of the window. output_datatype: The data type of the output tensor. Strictly must be one of the values from DataType enum in TensorProto whose values correspond to T2. The default value is 1 = FLOAT. periodic: If 1, returns a window to be used as periodic function. If 0, return a symmetric window. When 'periodic' is specified, hann computes a window of length size + 1 and returns the first size points. The default value is 1. """ schema = get_schema("HannWindow", 17, "") op = Op(self, "HannWindow", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, size), output_datatype=output_datatype, periodic=periodic, ) T_LayerNormalization = TypeVar("T_LayerNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) U_LayerNormalization: TypeAlias = Union[BFLOAT16, FLOAT] def LayerNormalization( self, X: T_LayerNormalization, Scale: T_LayerNormalization, B: Optional[T_LayerNormalization] = None, *, axis: int = -1, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, stash_type: int = 1, ) -> Tuple[T_LayerNormalization, U_LayerNormalization, U_LayerNormalization]: r"""[🌐 LayerNormalization(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LayerNormalization.html#layernormalization-17 "Online Documentation") This is layer normalization defined in ONNX as function. The overall computation can be split into two stages. The first stage is standardization, which makes the normalized elements have zero mean and unit variances. The computation required by standardization can be described by the following equations. ``` Mean = ReduceMean(X) D = Sub(X, Mean) DD = Mul(D, D) Var = ReduceMean(DD) VarEps = Add(Var, epsilon) StdDev = Sqrt(VarEps) InvStdDev = Reciprocal(StdDev) Normalized = Mul(D, InvStdDev) ``` where `normalized_axes` is `[axis, ..., rank of X - 1]`. The variables `Var` and `StdDev` stand for variance and standard deviation, respectively. The second output is `Mean` and the last one is `InvStdDev`. Depending on `stash_type` attribute, the actual computation must happen in different floating-point precision. For example, if `stash_type` is 1, this operator casts all input variables to 32-bit float, perform the computation, and finally cast `Normalized` back to the original type of `X`. The second stage then scales and shifts the outcome of the first stage using ``` NormalizedScaled = Mul(Normalized, Scale) Y = Add(NormalizedScaled, B) ``` The second stage doesn't depends on `stash_type`. All equations are in [this syntax](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Syntax.md). The same variable (i.e., input, output, and attribute) uses the same name in the equations above and this operator's definition. Let `d[i]` indicate the i-th dimension of `X`. If `X`'s shape is `[d[0], ..., d[axis-1], d[axis], ..., d[rank-1]]`, the shape of `Mean` and `InvStdDev` is `[d[0], ..., d[axis-1], 1, ..., 1]`. `Y` and `X` have the same shape. This operator supports unidirectional broadcasting (tensors `Scale` and `B` should be unidirectional broadcastable to tensor `X`); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: Tensor to be normalized. Scale: Scale tensor. B: (optional) Bias tensor. axis: The first normalization dimension. If rank(X) is r, axis' allowed range is [-r, r). Negative value means counting dimensions from the back. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. stash_type: Type of Mean and InvStdDev. This also specifies stage one's computation precision. """ schema = get_schema("LayerNormalization", 17, "") op = Op(self, "LayerNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, Scale, B), axis=axis, epsilon=epsilon, stash_type=stash_type, ) T1_MelWeightMatrix = TypeVar("T1_MelWeightMatrix", INT32, INT64) T2_MelWeightMatrix = TypeVar("T2_MelWeightMatrix", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T3_MelWeightMatrix: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def MelWeightMatrix( self, num_mel_bins: T1_MelWeightMatrix, dft_length: T1_MelWeightMatrix, sample_rate: T1_MelWeightMatrix, lower_edge_hertz: T2_MelWeightMatrix, upper_edge_hertz: T2_MelWeightMatrix, *, output_datatype: int = 1, ) -> T3_MelWeightMatrix: r"""[🌐 MelWeightMatrix(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MelWeightMatrix.html#melweightmatrix-17 "Online Documentation") Generate a MelWeightMatrix that can be used to re-weight a Tensor containing a linearly sampled frequency spectra (from DFT or STFT) into num_mel_bins frequency information based on the [lower_edge_hertz, upper_edge_hertz] range on the mel scale. This function defines the mel scale in terms of a frequency in hertz according to the following formula: mel(f) = 2595 * log10(1 + f/700) In the returned matrix, all the triangles (filterbanks) have a peak value of 1.0. The returned MelWeightMatrix can be used to right-multiply a spectrogram S of shape [frames, num_spectrogram_bins] of linear scale spectrum values (e.g. STFT magnitudes) to generate a "mel spectrogram" M of shape [frames, num_mel_bins]. Args: num_mel_bins: (non-differentiable) The number of bands in the mel spectrum. dft_length: (non-differentiable) The size of the original DFT. The size of the original DFT is used to infer the size of the onesided DFT, which is understood to be floor(dft_length/2) + 1, i.e. the spectrogram only contains the nonredundant DFT bins. sample_rate: (non-differentiable) Samples per second of the input signal used to create the spectrogram. Used to figure out the frequencies corresponding to each spectrogram bin, which dictates how they are mapped into the mel scale. lower_edge_hertz: (non-differentiable) Lower bound on the frequencies to be included in the mel spectrum. This corresponds to the lower edge of the lowest triangular band. upper_edge_hertz: (non-differentiable) The desired top edge of the highest frequency band. output_datatype: The data type of the output tensor. Strictly must be one of the values from DataType enum in TensorProto whose values correspond to T3. The default value is 1 = FLOAT. """ schema = get_schema("MelWeightMatrix", 17, "") op = Op(self, "MelWeightMatrix", schema) return op( *self._prepare_inputs( schema, num_mel_bins, dft_length, sample_rate, lower_edge_hertz, upper_edge_hertz, ), output_datatype=output_datatype, ) T1_STFT = TypeVar("T1_STFT", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_STFT = TypeVar("T2_STFT", INT32, INT64) def STFT( self, signal: T1_STFT, frame_step: T2_STFT, window: Optional[T1_STFT] = None, frame_length: Optional[T2_STFT] = None, *, onesided: int = 1, ) -> T1_STFT: r"""[🌐 STFT(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__STFT.html#stft-17 "Online Documentation") Computes the Short-time Fourier Transform of the signal. Args: signal: (non-differentiable) Input tensor representing a real or complex valued signal. For real input, the following shape is expected: [batch_size][signal_length][1]. For complex input, the following shape is expected: [batch_size][signal_length][2], where [batch_size][signal_length][0] represents the real component and [batch_size][signal_length][1] represents the imaginary component of the signal. frame_step: (non-differentiable) The number of samples to step between successive DFTs. window: (optional, non-differentiable) A tensor representing the window that will be slid over the signal.The window must have rank 1 with shape: [window_shape]. It's an optional value. frame_length: (optional, non-differentiable) A scalar representing the size of the DFT. It's an optional value. onesided: If onesided is 1, only values for w in [0, 1, 2, ..., floor(n_fft/2) + 1] are returned because the real-to-complex Fourier transform satisfies the conjugate symmetry, i.e., X[m, w] = X[m,w]=X[m,n_fft-w]*. Note if the input or window tensors are complex, then onesided output is not possible. Enabling onesided with real inputs performs a Real-valued fast Fourier transform (RFFT).When invoked with real or complex valued input, the default value is 1. Values can be 0 or 1. """ schema = get_schema("STFT", 17, "") op = Op(self, "STFT", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, signal, frame_step, window, frame_length), onesided=onesided, ) S_SequenceMap = TypeVar( "S_SequenceMap", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], ) V_SequenceMap = TypeVar( "V_SequenceMap", Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def SequenceMap( self, input_sequence: S_SequenceMap, *additional_inputs: V_SequenceMap, body: GraphProto, ) -> S_SequenceMap: r"""[🌐 SequenceMap(17)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__SequenceMap.html#sequencemap-17 "Online Documentation") Applies a sub-graph to each sample in the input sequence(s). Inputs can be either tensors or sequences, with the exception of the first input which must be a sequence. The length of the first input sequence will determine the number of samples in the outputs. Any other sequence inputs should have the same number of samples. The number of inputs and outputs, should match the one of the subgraph. For each i-th element in the output, a sample will be extracted from the input sequence(s) at the i-th position and the sub-graph will be applied to it. The outputs will contain the outputs of the sub-graph for each sample, in the same order as in the input. This operator assumes that processing each sample is independent and could executed in parallel or in any order. Users cannot expect any specific ordering in which each subgraph is computed. Args: input_sequence: Input sequence. additional_inputs: (variadic, heterogeneous) Additional inputs to the graph body: The graph to be run for each sample in the sequence(s). It should have as many inputs and outputs as inputs and outputs to the SequenceMap function. """ schema = get_schema("SequenceMap", 17, "") op = Op(self, "SequenceMap", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_sequence, *additional_inputs), body=body) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset18.py000066400000000000000000002111001475371071500257270ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset17 import Opset17 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset18(Opset17): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 18) T_BitwiseAnd = TypeVar( "T_BitwiseAnd", INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ) def BitwiseAnd(self, A: T_BitwiseAnd, B: T_BitwiseAnd) -> T_BitwiseAnd: r"""[🌐 BitwiseAnd(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BitwiseAnd.html#bitwiseand-18 "Online Documentation") Returns the tensor resulting from performing the bitwise `and` operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the bitwise operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the bitwise operator. """ schema = get_schema("BitwiseAnd", 18, "") op = Op(self, "BitwiseAnd", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_BitwiseNot = TypeVar( "T_BitwiseNot", INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ) def BitwiseNot(self, X: T_BitwiseNot) -> T_BitwiseNot: r"""[🌐 BitwiseNot(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BitwiseNot.html#bitwisenot-18 "Online Documentation") Returns the bitwise not of the input tensor element-wise. Args: X: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("BitwiseNot", 18, "") op = Op(self, "BitwiseNot", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_BitwiseOr = TypeVar( "T_BitwiseOr", INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ) def BitwiseOr(self, A: T_BitwiseOr, B: T_BitwiseOr) -> T_BitwiseOr: r"""[🌐 BitwiseOr(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BitwiseOr.html#bitwiseor-18 "Online Documentation") Returns the tensor resulting from performing the bitwise `or` operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the bitwise operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the bitwise operator. """ schema = get_schema("BitwiseOr", 18, "") op = Op(self, "BitwiseOr", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_BitwiseXor = TypeVar( "T_BitwiseXor", INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ) def BitwiseXor(self, A: T_BitwiseXor, B: T_BitwiseXor) -> T_BitwiseXor: r"""[🌐 BitwiseXor(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BitwiseXor.html#bitwisexor-18 "Online Documentation") Returns the tensor resulting from performing the bitwise `xor` operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the bitwise operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the bitwise operator. """ schema = get_schema("BitwiseXor", 18, "") op = Op(self, "BitwiseXor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_CenterCropPad = TypeVar( "T_CenterCropPad", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_CenterCropPad = TypeVar("Tind_CenterCropPad", INT32, INT64) def CenterCropPad( self, input_data: T_CenterCropPad, shape: Tind_CenterCropPad, *, axes: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_CenterCropPad: r"""[🌐 CenterCropPad(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__CenterCropPad.html#centercroppad-18 "Online Documentation") Center crop or pad an input to given dimensions. The crop/pad dimensions can be specified for a subset of the `axes`. Non-specified dimensions will not be cropped or padded. If the input dimensions are bigger than the crop shape, a centered cropping window is extracted from the input. If the input dimensions are smaller than the crop shape, the input is padded on each side equally, so that the input is centered in the output. Args: input_data: (differentiable) Input to extract the centered crop from. shape: (non-differentiable) 1-D tensor representing the cropping window dimensions. axes: If provided, it specifies a subset of axes that 'shape' refer to. If not provided, all axes are assumed [0, 1, ..., r-1], where r = rank(data). Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1], where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. """ schema = get_schema("CenterCropPad", 18, "") op = Op(self, "CenterCropPad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input_data, shape), axes=axes) T_Col2Im = TypeVar( "T_Col2Im", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Col2Im( self, input: T_Col2Im, image_shape: INT64, block_shape: INT64, *, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Col2Im: r"""[🌐 Col2Im(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Col2Im.html#col2im-18 "Online Documentation") The operator rearranges column blocks back into a multidimensional image Col2Im behaves similarly to PyTorch's fold https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Fold.html, but it only supports *batched* multi-dimensional image tensors. Another implementation in Python with N-dimension support can be found at https://github.com/f-dangel/unfoldNd/. NOTE: Although specifying image_shape looks redundant because it could be calculated from convolution formulas, it is required as input for more advanced scenarios as explained at PyTorch's implementation (https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/aten/src/ATen/native/Col2Im.cpp#L10) Args: input: (differentiable) Input data tensor to be rearranged from column blocks back into an image. This is a 3-dimensional tensor containing [N, C * n-ary-product(block_shape), L], where N is batch dimension, C is image channel dimension and L is number of blocks.The blocks are enumerated in increasing lexicographic-order of their indices.For example, with an image-size 10*20 and block-size 9*18, there would be 2*3 blocks, enumerated in the order block(0, 0), block(0, 1), block(0, 2), block(1, 0), block(1, 1), block(1, 2). image_shape: (non-differentiable) The shape of the spatial dimensions of the image after rearranging the column blocks.This is a 1-dimensional tensor with size of at least 2, containing the value [H_img, W_img] for a 2-D image or [dim_i1, dim_i2, ..., dim_iN] for a N-D image. block_shape: (non-differentiable) The shape of the block to apply on the input.This is a 1-dimensional tensor of size of at least 2, containing the value [H_block, W_block] for a 2-D image or [dim_b1, dim_b2, ..., dim_bN] for a N-D block.This is the block-shape before dilation is applied to it. dilations: 1-dimensional tensor with dilation value along each spatial axis of the image. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis of the image. pads: 1-dimensional tensor with padding value for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end is the number of pixels added at the end of axis `i`. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: 1-dimensional tensor with stride value along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("Col2Im", 18, "") op = Op(self, "Col2Im", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, image_shape, block_shape), dilations=dilations, pads=pads, strides=strides, ) T_GroupNormalization = TypeVar("T_GroupNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GroupNormalization( self, X: T_GroupNormalization, scale: T_GroupNormalization, bias: T_GroupNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, num_groups: int, ) -> T_GroupNormalization: r"""[🌐 GroupNormalization(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GroupNormalization.html#groupnormalization-18 "Online Documentation") A GroupNormalization function. Carries out group normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1803.08494 This operator transforms input according to :: y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + bias, where the mean and variance are computed per instance per group of channels, and `scale` and `bias` should be specified for each group of channels. The number of groups `num_groups` should be divisible by the number of channels so that there are an equal number of channels per group. When the number of groups is the same as the number of channels, this operator is equivalent to InstanceNormalization. When there is only one group, this operator is equivalent to LayerNormalization. Args: X: (differentiable) Input data tensor. Dimensions for image cases are `(N x C x H x W)`, where `N` is the batch size, `C` is the number of channels, and `H` and `W` are the height and width of the data. Statistics are computed for every group of channels over `C`, `H`, and `W`. For non-image cases, the dimensions are in the form of `(N x C x D1 x D2 ... Dn)`. scale: (differentiable) Scale tensor of shape `(num_groups)`. bias: (differentiable) Bias tensor of shape `(num_groups)`. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. num_groups: The number of groups of channels. It should be a divisor of the number of channels `C`. """ schema = get_schema("GroupNormalization", 18, "") op = Op(self, "GroupNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, bias), epsilon=epsilon, num_groups=num_groups, ) T_LpPool = TypeVar("T_LpPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpPool( self, X: T_LpPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], p: int = 2, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_LpPool: r"""[🌐 LpPool(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpPool.html#lppool-18 "Online Documentation") LpPool consumes an input tensor X and applies Lp pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i] ``` Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults is 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("LpPool", 18, "") op = Op(self, "LpPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, p=p, pads=pads, strides=strides, ) T_Mish = TypeVar("T_Mish", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mish(self, X: T_Mish) -> T_Mish: r"""[🌐 Mish(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mish.html#mish-18 "Online Documentation") Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function. Perform the linear unit element-wise on the input tensor X using formula: :: mish(x) = x * tanh(softplus(x)) = x * tanh(ln(1 + e^{x})) Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Mish", 18, "") op = Op(self, "Mish", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) O_OptionalGetElement = TypeVar( "O_OptionalGetElement", Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) V_OptionalGetElement: TypeAlias = Union[ Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def OptionalGetElement(self, input: O_OptionalGetElement) -> V_OptionalGetElement: r"""[🌐 OptionalGetElement(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__OptionalGetElement.html#optionalgetelement-18 "Online Documentation") If the input is a tensor or sequence type, it returns the input. If the input is an optional type, it outputs the element in the input. It is an error if the input is an empty optional-type (i.e. does not have an element) and the behavior is undefined in this case. Args: input: The optional input. """ schema = get_schema("OptionalGetElement", 18, "") op = Op(self, "OptionalGetElement", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) O_OptionalHasElement = TypeVar( "O_OptionalHasElement", Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) B_OptionalHasElement: TypeAlias = BOOL def OptionalHasElement( self, input: Optional[O_OptionalHasElement] = None ) -> B_OptionalHasElement: r"""[🌐 OptionalHasElement(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__OptionalHasElement.html#optionalhaselement-18 "Online Documentation") Returns true if (1) the input is an optional-type and contains an element, or, (2) the input is a tensor or sequence type. If the input is not provided or is an empty optional-type, this op returns false. Args: input: (optional) The optional input. """ schema = get_schema("OptionalHasElement", 18, "") op = Op(self, "OptionalHasElement", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Pad = TypeVar( "T_Pad", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Pad = TypeVar("Tind_Pad", INT32, INT64) def Pad( self, data: T_Pad, pads: INT64, constant_value: Optional[T_Pad] = None, axes: Optional[Tind_Pad] = None, *, mode: str = "constant", ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-18 "Online Documentation") Given a tensor containing the data to be padded (`data`), a tensor containing the number of start and end pad values for axis (`pads`), (optionally) a `mode`, and (optionally) `constant_value`, a padded tensor (`output`) is generated. The three supported `modes` are (similar to corresponding modes supported by `numpy.pad`): 1) `constant`(default) - pads with a given constant value as specified by `constant_value` (which defaults to 0, empty string, or False) 2) `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis 3) `edge` - pads with the edge values of array Example 1 (`constant` mode): Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'constant' constant_value = 0.0 output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ] Example 2 (`reflect` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'reflect' output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ] Example 3 (`edge` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'edge' output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ] Args: data: (differentiable) Input tensor. pads: (non-differentiable) Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * num_axes] where `num_axes` refers to the number of elements in the `axes` input or the input rank if `axes` are not provided explicitly. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin, ..., x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `axes[i]` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `axes[i]`. constant_value: (optional, non-differentiable) (Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0, empty string or False). axes: (optional, non-differentiable) 1-D tensor of axes that `pads` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. If not provided, all axes are assumed (`[0, 1, ..., input_rank-1]`). mode: Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge` """ schema = get_schema("Pad", 18, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, pads, constant_value, axes), mode=mode) T_ReduceL1 = TypeVar( "T_ReduceL1", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceL1( self, data: T_ReduceL1, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceL1: r"""[🌐 ReduceL1(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL1.html#reducel1-18 "Online Documentation") Computes the L1 norm of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceL1", 18, "") op = Op(self, "ReduceL1", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceL2 = TypeVar( "T_ReduceL2", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceL2( self, data: T_ReduceL2, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceL2: r"""[🌐 ReduceL2(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceL2.html#reducel2-18 "Online Documentation") Computes the L2 norm of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceL2", 18, "") op = Op(self, "ReduceL2", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceLogSum = TypeVar( "T_ReduceLogSum", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSum( self, data: T_ReduceLogSum, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceLogSum: r"""[🌐 ReduceLogSum(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSum.html#reducelogsum-18 "Online Documentation") Computes the log sum of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceLogSum", 18, "") op = Op(self, "ReduceLogSum", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceLogSumExp = TypeVar( "T_ReduceLogSumExp", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceLogSumExp( self, data: T_ReduceLogSumExp, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceLogSumExp: r"""[🌐 ReduceLogSumExp(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceLogSumExp.html#reducelogsumexp-18 "Online Documentation") Computes the log sum exponent of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceLogSumExp", 18, "") op = Op(self, "ReduceLogSumExp", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceMax = TypeVar( "T_ReduceMax", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReduceMax( self, data: T_ReduceMax, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceMax: r"""[🌐 ReduceMax(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMax.html#reducemax-18 "Online Documentation") Computes the max of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceMax", 18, "") op = Op(self, "ReduceMax", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceMean = TypeVar( "T_ReduceMean", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceMean( self, data: T_ReduceMean, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceMean: r"""[🌐 ReduceMean(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMean.html#reducemean-18 "Online Documentation") Computes the mean of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields undefined. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceMean", 18, "") op = Op(self, "ReduceMean", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceMin = TypeVar( "T_ReduceMin", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReduceMin( self, data: T_ReduceMin, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceMin: r"""[🌐 ReduceMin(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMin.html#reducemin-18 "Online Documentation") Computes the min of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields plus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceMin", 18, "") op = Op(self, "ReduceMin", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceProd = TypeVar( "T_ReduceProd", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceProd( self, data: T_ReduceProd, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceProd: r"""[🌐 ReduceProd(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceProd.html#reduceprod-18 "Online Documentation") Computes the product of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 1. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceProd", 18, "") op = Op(self, "ReduceProd", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceSumSquare = TypeVar( "T_ReduceSumSquare", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64 ) def ReduceSumSquare( self, data: T_ReduceSumSquare, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceSumSquare: r"""[🌐 ReduceSumSquare(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceSumSquare.html#reducesumsquare-18 "Online Documentation") Computes the sum square of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields 0. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceSumSquare", 18, "") op = Op(self, "ReduceSumSquare", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T1_Resize = TypeVar( "T1_Resize", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Resize = TypeVar("T2_Resize", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Resize( self, X: T1_Resize, roi: Optional[T2_Resize] = None, scales: Optional[FLOAT] = None, sizes: Optional[INT64] = None, *, antialias: int = 0, axes: Optional[Sequence[int]] = None, coordinate_transformation_mode: str = "half_pixel", cubic_coeff_a: float = -0.75, exclude_outside: int = 0, extrapolation_value: float = 0.0, keep_aspect_ratio_policy: str = "stretch", mode: str = "nearest", nearest_mode: str = "round_prefer_floor", ) -> T1_Resize: r"""[🌐 Resize(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Resize.html#resize-18 "Online Documentation") Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor. Each dimension value of the output tensor is:
    `output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale)`
    if input \"sizes\" is not specified. Args: X: (differentiable) N-D tensor roi: (optional, non-differentiable) 1-D tensor given as [start1, ..., startN, end1, ..., endN], where N is the rank of X or the length of axes, if provided. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. It only takes effect when coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" scales: (optional, non-differentiable) The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X' or the length of 'axes', if provided. One of 'scales' and 'sizes' MUST be specified and it is an error if both are specified. If 'sizes' is needed, the user can use an empty string as the name of 'scales' in this operator's input list. sizes: (optional, non-differentiable) Target size of the output tensor. Its interpretation depends on the 'keep_aspect_ratio_policy' value.The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X', or the length of 'axes', if provided. Only one of 'scales' and 'sizes' can be specified. antialias: If set to 1, "linear" and "cubic" interpolation modes will use an antialiasing filter when downscaling. Antialiasing is achieved by stretching the resampling filter by a factor max(1, 1 / scale), which means that when downsampling, more input pixels contribute to an output pixel. axes: If provided, it specifies a subset of axes that 'roi', 'scales' and 'sizes' refer to. If not provided, all axes are assumed [0, 1, ..., r-1], where r = rank(data). Non-specified dimensions are interpreted as non-resizable. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1], where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. coordinate_transformation_mode: This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor.
    The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote x_resized as the coordinate of axis x in the resized tensor, x_original as the coordinate of axis x in the original tensor, `length_original` as the length of the original tensor in axis x, length_resized as the length of the resized tensor in axis x, roi_x = (start_x, end_x) of the axis x in input "roi", `scale = length_resized / length_original`,
    if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel"`,
    `x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5`
    if coordinate_transformation_mode is `"pytorch_half_pixel"`,
    `x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0`
    if coordinate_transformation_mode is `"align_corners"`,
    `x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1)`
    if coordinate_transformation_mode is `"asymmetric"`,
    `x_original = x_resized / scale`
    if coordinate_transformation_mode is `"tf_crop_and_resize"`,
    `x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1)` . cubic_coeff_a: The coefficient 'a' used in cubic interpolation. Two common choice are -0.5 (in some cases of TensorFlow) and -0.75 (in PyTorch). Check out Equation (4) in https://ieeexplore.ieee.org/document/1163711 for the details. This attribute is valid only if mode is "cubic". exclude_outside: If set to 1, the weight of sampling locations outside the tensor will be set to 0 and the weight will be renormalized so that their sum is 1.0. The default value is 0. extrapolation_value: When coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" and x_original is outside the range [0, length_original - 1], this value is used as the corresponding output value. Default is 0.0f. keep_aspect_ratio_policy: This attribute describes how to interpret the `sizes` input with regard to keeping the original aspect ratio of the input, and it is not applicable when the `scales` input is used.
    Given a set of `sizes`, associated with a subset of `axes` (explicitly provided or default), and assuming `d = axes[i]`, with `i` being the index of the provided `sizes`.
    If `keep_aspect_ratio_policy` is `"stretch"`, the original aspect ratio is disregarded, and the input is resized to the specified size:
    `out_size[d] = sizes[i]`
    If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_larger"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is larger than the specified size, while keeping the original aspect ratio:
    `scale = Min(sizes[i] / in_size[d])`
    `out_size[d] = round_int(scale * in_size[i])`
    If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_smaller"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is smaller than the specified size, while keeping the original aspect ratio:
    `scale = Max(sizes[i] / in_size[d])`
    `out_size[d] = round_int(scale * in_size[i])`
    For non-resizable axes (those not specified in `axes`), the output size will be equal to the input size. Note: `round_int` stands for computing the nearest integer value, rounding halfway cases up. mode: Three interpolation modes: "nearest" (default), "linear" and "cubic". The "linear" mode includes linear interpolation for 1D tensor and N-linear interpolation for N-D tensor (for example, bilinear interpolation for 2D tensor). The "cubic" mode includes cubic interpolation for 1D tensor and N-cubic interpolation for N-D tensor (for example, bicubic interpolation for 2D tensor). nearest_mode: Four modes: "round_prefer_floor" (default, as known as round half down), "round_prefer_ceil" (as known as round half up), "floor", "ceil". Only used by nearest interpolation. It indicates how to get "nearest" pixel in input tensor from x_original, so this attribute is valid only if "mode" is "nearest". """ schema = get_schema("Resize", 18, "") op = Op(self, "Resize", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, roi, scales, sizes), antialias=antialias, axes=axes, coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, cubic_coeff_a=cubic_coeff_a, exclude_outside=exclude_outside, extrapolation_value=extrapolation_value, keep_aspect_ratio_policy=keep_aspect_ratio_policy, mode=mode, nearest_mode=nearest_mode, ) T_ScatterElements = TypeVar( "T_ScatterElements", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_ScatterElements = TypeVar("Tind_ScatterElements", INT32, INT64) def ScatterElements( self, data: T_ScatterElements, indices: Tind_ScatterElements, updates: T_ScatterElements, *, axis: int = 0, reduction: str = "none", ) -> T_ScatterElements: r"""[🌐 ScatterElements(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterElements.html#scatterelements-18 "Online Documentation") ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data` (by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the index of the entry itself. `reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates` tensor into `output` at the specified `indices`. In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. For instance, in a 2-D tensor case, the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0, output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1, When `reduction` is set to some reduction function `f`, the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below: :: output[indices[i][j]][j] = f(output[indices[i][j]][j], updates[i][j]) if axis = 0, output[i][indices[i][j]] = f(output[i][indices[i][j]], updates[i][j]) if axis = 1, where the `f` is `+`, `*`, `max` or `min` as specified. This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation. (Opset 18 change): Adds max/min to the set of allowed reduction ops. Example 1: :: data = [ [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], ] indices = [ [1, 0, 2], [0, 2, 1], ] updates = [ [1.0, 1.1, 1.2], [2.0, 2.1, 2.2], ] output = [ [2.0, 1.1, 0.0] [1.0, 0.0, 2.2] [0.0, 2.1, 1.2] ] Example 2: :: data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]] indices = [[1, 3]] updates = [[1.1, 2.1]] axis = 1 output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input). All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds. updates: (differentiable) Tensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices) axis: Which axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). reduction: Type of reduction to apply: none (default), add, mul, max, min. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the multiplication operation.'max': reduction using the maximum operation.'min': reduction using the minimum operation. """ schema = get_schema("ScatterElements", 18, "") op = Op(self, "ScatterElements", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), axis=axis, reduction=reduction, ) T_ScatterND = TypeVar( "T_ScatterND", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ScatterND( self, data: T_ScatterND, indices: INT64, updates: T_ScatterND, *, reduction: str = "none", ) -> T_ScatterND: r"""[🌐 ScatterND(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ScatterND.html#scatternd-18 "Online Documentation") ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1, and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`. `indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`. `indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`. Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range. `updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape. The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor, corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`. Thus, the shape of `updates` must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation of shapes. The `output` is calculated via the following equation: :: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] = updates[idx] The order of iteration in the above loop is not specified. In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order. `reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates` tensor into `output` at the specified `indices`. In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order. When `reduction` is set to some reduction function `f`, `output` is calculated as follows: :: output = np.copy(data) update_indices = indices.shape[:-1] for idx in np.ndindex(update_indices): output[indices[idx]] = f(output[indices[idx]], updates[idx]) where the `f` is `+`, `*`, `max` or `min` as specified. This operator is the inverse of GatherND. (Opset 18 change): Adds max/min to the set of allowed reduction ops. Example 1: :: data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] indices = [[4], [3], [1], [7]] updates = [9, 10, 11, 12] output = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12] Example 2: :: data = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] indices = [[0], [2]] updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]] output = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]], [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]] Args: data: (differentiable) Tensor of rank r >= 1. indices: (non-differentiable) Tensor of rank q >= 1. updates: (differentiable) Tensor of rank q + r - indices_shape[-1] - 1. reduction: Type of reduction to apply: none (default), add, mul, max, min. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the addition operation. 'max': reduction using the maximum operation.'min': reduction using the minimum operation. """ schema = get_schema("ScatterND", 18, "") op = Op(self, "ScatterND", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), reduction=reduction) T_Split = TypeVar( "T_Split", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Split( self, input: T_Split, split: Optional[INT64] = None, *, axis: int = 0, num_outputs: Optional[int] = None, ) -> T_Split: r"""[🌐 Split(18)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Split.html#split-18 "Online Documentation") Split a tensor into a list of tensors, along the specified 'axis'. Either input 'split' or the attribute 'num_outputs' should be specified, but not both. If the attribute 'num_outputs' is specified, then the tensor is split into equal sized parts. If the tensor is not evenly splittable into `num_outputs`, the last chunk will be smaller. If the input 'split' is specified, it indicates the sizes of each output in the split. Args: input: (differentiable) The tensor to split split: (optional, non-differentiable) Optional length of each output. Values should be >= 0.Sum of the values must be equal to the dim value at 'axis' specified. axis: Which axis to split on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-rank, rank-1] where r = rank(input). num_outputs: Number of outputs to split parts of the tensor into. If the tensor is not evenly splittable the last chunk will be smaller. """ schema = get_schema("Split", 18, "") op = Op(self, "Split", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, split), axis=axis, num_outputs=num_outputs ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset19.py000066400000000000000000002226331475371071500257450ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx import GraphProto, SparseTensorProto, TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset18 import Opset18 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset19(Opset18): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 19) T_AveragePool = TypeVar("T_AveragePool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def AveragePool( self, X: T_AveragePool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, count_include_pad: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_AveragePool: r"""[🌐 AveragePool(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AveragePool.html#averagepool-19 "Online Documentation") AveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. average pooling consisting of computing the average on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape is calculated differently depending on whether explicit padding is used, where pads is employed, or auto padding is used, where auto_pad is utilized. With explicit padding (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html?highlight=maxpool#torch.nn.MaxPool2d): ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled. `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` or when ceil_mode is disabled (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling2D): ``` VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i]) + 1 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - 1) / strides_spatial_shape[i]) + 1 ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero). Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. count_include_pad: Whether include pad pixels when calculating values for the edges. Default is 0, doesn't count include pad. dilations: Dilation value along each spatial axis of filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("AveragePool", 19, "") op = Op(self, "AveragePool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, count_include_pad=count_include_pad, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T1_Cast = TypeVar( "T1_Cast", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Cast: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Cast(self, input: T1_Cast, *, saturate: int = 1, to: int) -> T2_Cast: r"""[🌐 Cast(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cast.html#cast-19 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor to a data type specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations (e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values; "+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively. Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly, this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used. Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior. Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed. User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types. For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type. In more detail, the conversion among numerical types should follow these rules if the destination type is not a float 8 type. * Casting from floating point to: * floating point: +/- infinity if OOR (out of range). * fixed point: undefined if OOR. * bool: +/- 0.0 to False; all else to True. * Casting from fixed point to: * floating point: +/- infinity if OOR. (+ infinity in the case of uint) * fixed point: when OOR, discard higher bits and reinterpret (with respect to two's complement representation for signed types). For example, 200 (int16) -> -56 (int8). * bool: zero to False; nonzero to True. * Casting from bool to: * floating point: `{1.0, 0.0}`. * fixed point: `{1, 0}`. * bool: no change. Float 8 type were introduced to speed up the training of deep models. By default the conversion of a float *x* obeys to the following rules. `[x]` means the value rounded to the target mantissa width. | x | E4M3FN | E4M3FNUZ | E5M2 | E5M2FNUZ | |------|----|----|----|----| | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |-0 | -0 | 0 | -0 | 0 | | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | | +/- Inf | +/- FLT_MAX | NaN | FLT_MAX | NaN | | [x] > FLT_MAX | FLT_MAX | FLT_MAX | FLT_MAX | FLT_MAX | | [x] < -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | | else | RNE | RNE | RNE | RNE | The behavior changes if the parameter 'saturate' is set to False. The rules then become: | x | E4M3FN | E4M3FNUZ | E5M2 | E5M2FNUZ | |------|----|----|----|----| | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |-0 | -0 | 0 | -0 | 0 | | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | | +/- Inf | NaN | NaN | +/- Inf | NaN | | [x] > FLT_MAX | NaN | NaN | Inf | NaN | | [x] < -FLT_MAX | NaN | NaN | -Inf | NaN | | else | RNE | RNE | RNE | RNE | Args: input: (differentiable) Input tensor to be cast. saturate: The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description. to: The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto """ schema = get_schema("Cast", 19, "") op = Op(self, "Cast", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), saturate=saturate, to=to) T1_CastLike = TypeVar( "T1_CastLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_CastLike = TypeVar( "T2_CastLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def CastLike( self, input: T1_CastLike, target_type: T2_CastLike, *, saturate: int = 1 ) -> T2_CastLike: r"""[🌐 CastLike(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__CastLike.html#castlike-19 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor (the first input) to the same data type as the elements of the second input tensor. See documentation of the Cast operator for further details. Args: input: (differentiable) Input tensor to be cast. target_type: (non-differentiable) The (first) input tensor will be cast to produce a tensor of the same type as this (second input) tensor. saturate: The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. Please refer to operator Cast description for further details. """ schema = get_schema("CastLike", 19, "") op = Op(self, "CastLike", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, target_type), saturate=saturate) T_Constant: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Constant( self, *, sparse_value: Optional[SparseTensorProto] = None, value: Optional[TensorProto] = None, value_float: Optional[float] = None, value_floats: Optional[Sequence[float]] = None, value_int: Optional[int] = None, value_ints: Optional[Sequence[int]] = None, value_string: Optional[str] = None, value_strings: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-19 "Online Documentation") This operator produces a constant tensor. Exactly one of the provided attributes, either value, sparse_value, or value_* must be specified. Args: sparse_value: The value for the elements of the output tensor in sparse format. value: The value for the elements of the output tensor. value_float: The value for the sole element for the scalar, float32, output tensor. value_floats: The values for the elements for the 1D, float32, output tensor. value_int: The value for the sole element for the scalar, int64, output tensor. value_ints: The values for the elements for the 1D, int64, output tensor. value_string: The value for the sole element for the scalar, UTF-8 string, output tensor. value_strings: The values for the elements for the 1D, UTF-8 string, output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 19, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op( sparse_value=sparse_value, value=value, value_float=value_float, value_floats=value_floats, value_int=value_int, value_ints=value_ints, value_string=value_string, value_strings=value_strings, ) T_DeformConv = TypeVar("T_DeformConv", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def DeformConv( self, X: T_DeformConv, W: T_DeformConv, offset: T_DeformConv, B: Optional[T_DeformConv] = None, mask: Optional[T_DeformConv] = None, *, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, offset_group: int = 1, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_DeformConv: r"""[🌐 DeformConv(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DeformConv.html#deformconv-19 "Online Documentation") Performs deformable convolution as described in https://arxiv.org/abs/1703.06211 and https://arxiv.org/abs/1811.11168. This operator specification supports the general N-D case. Note that most common use cases have 2D or 3D data. Args: X: Input data tensor. For 2D image data, it has shape (N, C, H, W) where N is the batch size, C is the number of input channels, and H and W are the height and width. In general, the shape is (N, C, D1, D2, ... , Dn) for n-dimensional data, where D1 to Dn are the spatial dimension sizes. Most common use cases have n = 2 or 3. W: Weight tensor that will be used in the convolutions. It has shape (oC, C/group, kH, kW), where oC is the number of output channels and kH and kW are the kernel height and width. For more than 2 dimensions, it has shape (oC, C/group, k1, k2, ... , kn). offset: Offset tensor denoting the offset for the sampling locations in the convolution kernel. It has shape (N, offset_group * kH * kW * 2, oH, oW) for 2D data or (N, offset_group * k1 * k2 * ... * kn * n, o1, o2, ... , on) for nD data. Use linear interpolationfor fractional offset values. Sampling locations outside of the padded input tensor gives zero. B: (optional) Optional 1D bias of length oC to be added to the convolution. Default is a tensor of zeros. mask: (optional) The mask tensor to be applied to each position in the convolution kernel. It has shape (N, offset_group * kH * kW, oH, oW) for 2D data or (N, offset_group * k1 * k2 * ... * kn * n, o1, o2, ... , on) for nD data. Default is a tensor of ones. dilations: Dilation value along each spatial axis of the kernel. Default is 1 along each axis. group: Number of groups the input and output channels, C and oC, are divided into. C and oC must both be divisible by group. Default is 1. kernel_shape: Shape of the convolution kernel. If not present, it is inferred from the shape of input W. offset_group: Number of groups of offset. C must be divisible by offset_group. Default is 1. pads: Padding for the beginning and end along each spatial axis. The values represent the number of pixels added to the beginning and end of the corresponding axis and can take any nonnegative value. The format should be as follows: [x1_begin, x2_begin, ..., x1_end, x2_end, ...], where xi_begin is the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end is the number of pixels added at the end of axis `i`. Default is 0 along each axis. strides: Stride along each spatial axis. Default is 1 along each axis. """ schema = get_schema("DeformConv", 19, "") op = Op(self, "DeformConv", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, offset, B, mask), dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, offset_group=offset_group, pads=pads, strides=strides, ) T1_DequantizeLinear = TypeVar( "T1_DequantizeLinear", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT32, INT8, UINT8, ) T2_DequantizeLinear = TypeVar("T2_DequantizeLinear", BFLOAT16, FLOAT, FLOAT16) def DequantizeLinear( self, x: T1_DequantizeLinear, x_scale: T2_DequantizeLinear, x_zero_point: Optional[T1_DequantizeLinear] = None, *, axis: int = 1, ) -> T2_DequantizeLinear: r"""[🌐 DequantizeLinear(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DequantizeLinear.html#dequantizelinear-19 "Online Documentation") The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the full precision tensor. The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point` must have same shape, and can be either a scalar for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization. `x_zero_point` and `x` must have same type. `x` and `y` must have same shape. In the case of dequantizing int32, there's no zero point (zero point is supposed to be 0). `zero-point` is usually not used in the case of float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz quantization, but the dequantization formula remains the same for consistency and 'x_scale' still determines the output type. Args: x: N-D quantized input tensor to be de-quantized. x_scale: Scale for input 'x'. It can be a scalar, which means a per-tensor/layer dequantization, or a 1-D tensor for per-axis dequantization. x_zero_point: (optional) Zero point for input 'x'. Shape must match x_scale. It's optional. Zero point is 0 when it's not specified. axis: (Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Used only for per-axis quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is `[-r, r-1]` where `r = rank(input)`. When the rank of the input is 1, per-tensor quantization is applied, rendering the axis unnecessary in this scenario. """ schema = get_schema("DequantizeLinear", 19, "") op = Op(self, "DequantizeLinear", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, x, x_scale, x_zero_point), axis=axis) T_Equal = TypeVar( "T_Equal", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Equal: TypeAlias = BOOL def Equal(self, A: T_Equal, B: T_Equal) -> T1_Equal: r"""[🌐 Equal(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Equal.html#equal-19 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Equal", 19, "") op = Op(self, "Equal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) V_Identity = TypeVar( "V_Identity", Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Identity(self, input: V_Identity) -> V_Identity: r"""[🌐 Identity(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Identity.html#identity-19 "Online Documentation") Identity operator Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Identity", 19, "") op = Op(self, "Identity", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) B_If: TypeAlias = BOOL V_If: TypeAlias = Union[ Optional[Sequence[BFLOAT16]], Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BFLOAT16], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[FLOAT8E4M3FN], Optional[FLOAT8E4M3FNUZ], Optional[FLOAT8E5M2], Optional[FLOAT8E5M2FNUZ], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BFLOAT16], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[FLOAT8E4M3FN], Sequence[FLOAT8E4M3FNUZ], Sequence[FLOAT8E5M2], Sequence[FLOAT8E5M2FNUZ], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def If(self, cond: B_If, *, else_branch: GraphProto, then_branch: GraphProto) -> V_If: r"""[🌐 If(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__If.html#if-19 "Online Documentation") If conditional Args: cond: Condition for the if. The tensor must contain a single element. else_branch: Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch. then_branch: Graph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch. """ schema = get_schema("If", 19, "") op = Op(self, "If", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, cond), else_branch=else_branch, then_branch=then_branch, ) I_Loop: TypeAlias = INT64 B_Loop: TypeAlias = BOOL V_Loop = TypeVar( "V_Loop", Optional[Sequence[BFLOAT16]], Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BFLOAT16], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[FLOAT8E4M3FN], Optional[FLOAT8E4M3FNUZ], Optional[FLOAT8E5M2], Optional[FLOAT8E5M2FNUZ], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BFLOAT16], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[FLOAT8E4M3FN], Sequence[FLOAT8E4M3FNUZ], Sequence[FLOAT8E5M2], Sequence[FLOAT8E5M2FNUZ], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Loop( self, M: Optional[I_Loop], cond: Optional[B_Loop], *v_initial: V_Loop, body: GraphProto ) -> V_Loop: r"""[🌐 Loop(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Loop.html#loop-19 "Online Documentation") Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions: 1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit. Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be specified by passing in a constant node for input M. 2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable, whether this input is provided or not. This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent C-style code: Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var). * input ("", ""): for (int i=0; ; ++i) { cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body } * input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop bool cond = ...; for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } * input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop bool cond = true for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } * input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop int trip_count = ... for (int i=0; i < trip_count; ++i) { cond = ...; // ignored } * input (trip_count, cond) int trip_count = ...; bool cond = ...; for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) { cond = ...; } *Sample usage - cond as well as trip count* graph predict-net { %a = Constant[value = ]() %b = Constant[value = ]() %keepgoing = Constant[value = ]() %max_trip_count = Constant[value = ]() %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = ](%max_trip_count, %keepgoing, %b) return } graph body-net ( %i[INT32, scalar] // iteration number %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used %b_in[INT32, scalar] // incoming value of loop-carried-dependency b ) { %my_local = Add(%a, %b_in) %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val } *Sample equivalent C code* { /* User-defined code (enclosing scope) */ int a = 3, b = 6; bool keepgoing = true; // Analogous to input cond /* End user-defined code */ /* Implicitly-defined code */ const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable /* End implicitly-defined code */ /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */ bool keepgoing_out = keepgoing int b_out = b for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) { /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values to formal parameter variables of loop-body */ bool keepgoing_in = keepgoing_out; bool b_in = b_out; /* User-defined code (loop body) */ int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine b_out = a - b_in; keepgoing_out = my_local > b_out; user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables /* End user-defined code */ /* Implicitly defined-code */ user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values } // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here. // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out; } There are several things of note in this code snippet: 1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can be referenced in the inputs of the loop. 2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body, consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out). These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node supplies the input value of the input variable for the first iteration, and returns the output value of the output variable produced by the final iteration. 3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals after the loop. 4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope, except using the mechanism described above. Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution. (See Step 3 here for an example: https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/). Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer). The input/output of subgraph (produced by loop node) matching is based on order instead of name. The implementation will figure out the names based on this order. Args: M: (optional) A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip. cond: (optional) A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip. v_initial: (variadic, heterogeneous) The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) body: The graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations. """ schema = get_schema("Loop", 19, "") op = Op(self, "Loop", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, M, cond, *v_initial), body=body) T_Pad = TypeVar( "T_Pad", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Pad = TypeVar("Tind_Pad", INT32, INT64) def Pad( self, data: T_Pad, pads: INT64, constant_value: Optional[T_Pad] = None, axes: Optional[Tind_Pad] = None, *, mode: str = "constant", ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-19 "Online Documentation") Given a tensor containing the data to be padded (`data`), a tensor containing the number of start and end pad values for axis (`pads`), (optionally) a `mode`, and (optionally) `constant_value`, a padded tensor (`output`) is generated. The three supported `modes` are (similar to corresponding modes supported by `numpy.pad`): 1) `constant`(default) - pads with a given constant value as specified by `constant_value` (which defaults to 0, empty string, or False) 2) `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis 3) `edge` - pads with the edge values of array 4) `wrap` - wrap-around padding as if the data tensor forms a torus Example 1 (`constant` mode): Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'constant' constant_value = 0.0 output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ] Example 2 (`reflect` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'reflect' output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ] Example 3 (`edge` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'edge' output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ] Example 4 (`wrap` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [2, 1, 1, 1] mode = 'wrap' output = [ [3.4, 2.3, 3.4, 2.3], [5.7, 4.5, 5.7, 4.5], [1.2, 1.0, 1.2, 1.0], [3.4, 2.3, 3.4, 2.3], [5.7, 4.5, 5.7, 4.5], [1.2, 1.0, 1.2, 1.0], ] Args: data: (differentiable) Input tensor. pads: (non-differentiable) Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * num_axes] where `num_axes` refers to the number of elements in the `axes` input or the input rank if `axes` are not provided explicitly. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin, ..., x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `axes[i]` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `axes[i]`. constant_value: (optional, non-differentiable) (Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0, empty string or False). axes: (optional, non-differentiable) 1-D tensor of axes that `pads` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. If not provided, all axes are assumed (`[0, 1, ..., input_rank-1]`). mode: Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge`, `wrap` """ schema = get_schema("Pad", 19, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, pads, constant_value, axes), mode=mode) T1_QuantizeLinear = TypeVar("T1_QuantizeLinear", BFLOAT16, FLOAT, FLOAT16, INT32) T2_QuantizeLinear = TypeVar( "T2_QuantizeLinear", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT8, UINT8, ) def QuantizeLinear( self, x: T1_QuantizeLinear, y_scale: T1_QuantizeLinear, y_zero_point: Optional[T2_QuantizeLinear] = None, *, axis: int = 1, saturate: int = 1, ) -> T2_QuantizeLinear: r"""[🌐 QuantizeLinear(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QuantizeLinear.html#quantizelinear-19 "Online Documentation") The linear quantization operator. It consumes a high precision tensor, a scale, and a zero point to compute the low precision / quantized tensor. The scale factor and zero point must have same shape, and can be either a scalar for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization. The quantization formula is `y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point)`. For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-128, 127] if it's int8. For (x / y_scale), it's rounding to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. 'y_zero_point' and 'y' must have same type. 'y_zero_point' is usually not used for quantization to float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz, but the quantization formula remains the same for consistency and the type of the attribute 'y_zero_point' still determines the quantization type. Args: x: N-D full precision Input tensor to be quantized. y_scale: Scale for doing quantization to get 'y'. It can be a scalar, which means per-tensor/layer quantization, or a 1-D Tensor for per-axis quantization. y_zero_point: (optional) Zero point for doing quantization to get 'y'. Shape must match y_scale. Default is uint8 with zero point of 0 if it's not specified. axis: (Optional) The axis of the quantization dimension of the input tensor. Ignored for per-tensor quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). saturate: The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 quantization (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description. """ schema = get_schema("QuantizeLinear", 19, "") op = Op(self, "QuantizeLinear", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, x, y_scale, y_zero_point), axis=axis, saturate=saturate, ) T_Reshape = TypeVar( "T_Reshape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Reshape(self, data: T_Reshape, shape: INT64, *, allowzero: int = 0) -> T_Reshape: r"""[🌐 Reshape(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reshape.html#reshape-19 "Online Documentation") Reshape the input tensor similar to numpy.reshape. First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor. At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken from the input tensor). If 'allowzero' is set, and the new shape includes 0, the dimension will be set explicitly to zero (i.e. not taken from input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar. The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements. If the attribute 'allowzero' is set, it is invalid for the specified shape to contain both a zero value and -1, as the value of the dimension corresponding to -1 cannot be determined uniquely. Args: data: (differentiable) An input tensor. shape: (non-differentiable) Specified shape for output. allowzero: (Optional) By default, when any value in the 'shape' input is equal to zero the corresponding dimension value is copied from the input tensor dynamically. allowzero=1 indicates that if any value in the 'shape' input is set to zero, the zero value is honored, similar to NumPy. """ schema = get_schema("Reshape", 19, "") op = Op(self, "Reshape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, shape), allowzero=allowzero) T1_Resize = TypeVar( "T1_Resize", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Resize = TypeVar("T2_Resize", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Resize( self, X: T1_Resize, roi: Optional[T2_Resize] = None, scales: Optional[FLOAT] = None, sizes: Optional[INT64] = None, *, antialias: int = 0, axes: Optional[Sequence[int]] = None, coordinate_transformation_mode: str = "half_pixel", cubic_coeff_a: float = -0.75, exclude_outside: int = 0, extrapolation_value: float = 0.0, keep_aspect_ratio_policy: str = "stretch", mode: str = "nearest", nearest_mode: str = "round_prefer_floor", ) -> T1_Resize: r"""[🌐 Resize(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Resize.html#resize-19 "Online Documentation") Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor. Each dimension value of the output tensor is: :: output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale) if input \"sizes\" is not specified. Args: X: (differentiable) N-D tensor roi: (optional, non-differentiable) 1-D tensor given as [start1, ..., startN, end1, ..., endN], where N is the rank of X or the length of axes, if provided. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. It only takes effect when coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" scales: (optional, non-differentiable) The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X' or the length of 'axes', if provided. One of 'scales' and 'sizes' MUST be specified and it is an error if both are specified. If 'sizes' is needed, the user can use an empty string as the name of 'scales' in this operator's input list. sizes: (optional, non-differentiable) Target size of the output tensor. Its interpretation depends on the 'keep_aspect_ratio_policy' value.The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X', or the length of 'axes', if provided. Only one of 'scales' and 'sizes' can be specified. antialias: If set to 1, "linear" and "cubic" interpolation modes will use an antialiasing filter when downscaling. Antialiasing is achieved by stretching the resampling filter by a factor max(1, 1 / scale), which means that when downsampling, more input pixels contribute to an output pixel. axes: If provided, it specifies a subset of axes that 'roi', 'scales' and 'sizes' refer to. If not provided, all axes are assumed [0, 1, ..., r-1], where r = rank(data). Non-specified dimensions are interpreted as non-resizable. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1], where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. coordinate_transformation_mode: This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor. The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote `x_resized` as the coordinate of axis x in the resized tensor, `x_original` as the coordinate of axis x in the original tensor, `length_original` as the length of the original tensor in axis x, `length_resized` as the length of the resized tensor in axis x, `scale = length_resized / length_original`, `output_width` the target length on the axis x which can be a fractional number when it is calculated out of a scale factor, and `output_width_int` the effective output width as an integer. if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel"`, ``` x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 ``` if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel_symmetric"`, ``` adjustment = output_width_int / output_width center = input_width / 2 offset = center * (1 - adjustment) x_ori = offset + (x + 0.5) / scale - 0.5 ``` if coordinate_transformation_mode is `"pytorch_half_pixel"`, ``` x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0 ``` if coordinate_transformation_mode is `"align_corners"`, ``` x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1) ``` if coordinate_transformation_mode is `"asymmetric"`, ``` x_original = x_resized / scale ``` if coordinate_transformation_mode is `"tf_crop_and_resize"`, ``` x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1) ``` . cubic_coeff_a: The coefficient 'a' used in cubic interpolation. Two common choice are -0.5 (in some cases of TensorFlow) and -0.75 (in PyTorch). Check out Equation (4) in https://ieeexplore.ieee.org/document/1163711 for the details. This attribute is valid only if mode is "cubic". exclude_outside: If set to 1, the weight of sampling locations outside the tensor will be set to 0 and the weight will be renormalized so that their sum is 1.0. The default value is 0. extrapolation_value: When coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" and x_original is outside the range [0, length_original - 1], this value is used as the corresponding output value. Default is 0.0f. keep_aspect_ratio_policy: This attribute describes how to interpret the `sizes` input with regard to keeping the original aspect ratio of the input, and it is not applicable when the `scales` input is used. Given a set of `sizes`, associated with a subset of `axes` (explicitly provided or default), and assuming `d = axes[i]`, with `i` being the index of the provided `sizes`. If `keep_aspect_ratio_policy` is `"stretch"`, the original aspect ratio is disregarded, and the input is resized to the specified size: `out_size[d] = sizes[i]` If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_larger"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is larger than the specified size, while keeping the original aspect ratio: ``` scale = Min(sizes[i] / in_size[d]) out_size[d] = round_int(scale * in_size[i]) ``` If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_smaller"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is smaller than the specified size, while keeping the original aspect ratio: ``` scale = Max(sizes[i] / in_size[d]) out_size[d] = round_int(scale * in_size[i]) ``` For non-resizable axes (those not specified in `axes`), the output size will be equal to the input size. Note: `round_int` stands for computing the nearest integer value, rounding halfway cases up. mode: Three interpolation modes: "nearest" (default), "linear" and "cubic". The "linear" mode includes linear interpolation for 1D tensor and N-linear interpolation for N-D tensor (for example, bilinear interpolation for 2D tensor). The "cubic" mode includes cubic interpolation for 1D tensor and N-cubic interpolation for N-D tensor (for example, bicubic interpolation for 2D tensor). nearest_mode: Four modes: "round_prefer_floor" (default, as known as round half down), "round_prefer_ceil" (as known as round half up), "floor", "ceil". Only used by nearest interpolation. It indicates how to get "nearest" pixel in input tensor from x_original, so this attribute is valid only if "mode" is "nearest". """ schema = get_schema("Resize", 19, "") op = Op(self, "Resize", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, roi, scales, sizes), antialias=antialias, axes=axes, coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, cubic_coeff_a=cubic_coeff_a, exclude_outside=exclude_outside, extrapolation_value=extrapolation_value, keep_aspect_ratio_policy=keep_aspect_ratio_policy, mode=mode, nearest_mode=nearest_mode, ) V_Scan = TypeVar( "V_Scan", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Scan( self, *initial_state_and_scan_inputs: V_Scan, body: GraphProto, num_scan_inputs: int, scan_input_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_input_directions: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_directions: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> V_Scan: r"""[🌐 Scan(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scan.html#scan-19 "Online Documentation") Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors, constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences, functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing. Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred to as loop-carried dependences in the context of loops). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used, a behavior similar to zip is obtained. The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate hidden-state values of RNN-like constructs). All the output tensors (state_variables as well as scan_output_element tensors) are required to have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation). Note that the iterated element passed to the body subgraph does not have a sequence axis. It will have a rank one less than the rank of the corresponding scan_input. The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the scan_outputs. The optional attribute scan_input_directions specifies the direction (forward or backward) for each scan input. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction. A bidirectional scan may be performed by specifying the same tensor input twice in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction. The scan_output of the operation is produced by concatenating the scan_output_element values produced by the body in each iteration. The optional attribute scan_output_directions specifies the direction in which scan_output is constructed (by appending or prepending the scan_output_element to scan_output in each iteration) for each scan_output. If this attribute is omitted, the scan_output_element is appended to the scan_output in each iteration. The optional attribute scan_input_axes specifies the axis to be scanned for each scan_input. If omitted, every scan_input will be scanned in axis 0. For example, if axis 0 is the batch axis and axis 1 is the time axis (to be scanned), specify an axis value of 1. Note that scanning a non-zero axis may be less efficient than scanning axis zero. The optional attribute scan_output_axes specifies the axis along which the scan_outputs are accumulated for each scan_output. For example, if axis 1 is the time axis (to be scanned) for both inputs and outputs, specify a scan_input axis and scan_output axis value of 1. Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter. Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter. The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs. The behavior of Scan < num_scan_inputs = m, body = loop-body, scan_input_axes = [axis_1, ..., axis_m] > (init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m) is equivalent to the following pseudo-code: // scan_i.shape[axis_i] denotes the (max) sequence-length of scan_i // scan_i.shape[axis_i] is required to be equal to scan_j.shape[axis_j] for all i,j. sequence_length = scan_1.shape[axis_1]; // initialize state-variables st_1 = init_1; ... st_n = init_n; // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = []; // identify number of iterations: // execute loop for (int t = 0; t < sequence_length; ++t) { // generate the scan-input elements: the notation T[t] indicates the sub-tensor // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k. si_1 = scan_1[t]; ... ; si_m = scan_m[t]; // execute loop-body st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m) // accumulate the scan-output elements scan_out_1 = Concat(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat(scan_out_k, so_k); } return st_1, ..., st_n, scan_out_1, ..., scan_out_k; *Sample usage: Encoding RNN using a Scan* The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi, recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes %Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables. graph rnn-encoding { %H_0 = ... %X = ... %Y_h, %Y = Scan[body = , num_scan_inputs=1](%H_0, %X) return %Y, %Y_h } graph rnn-cell-1 ( %H_tminus1[FLOAT, tensor] %X_t[FLOAT, tensor] ) { %Wi = ... %Ri = ... %Wbi = ... %Rbi = ... %t1 = X_t * (Wi^T) %t2 = H_tminus1*(Ri^T) %t3 = Add(%t1, %t2) %t4 = Add(%t3, %Wbi) %t5 = Add(%t4, %Rbi) %Ht = Tanh(%t5) %Accumulate = Identity(%Ht) return %Ht, %Accumulate } Args: initial_state_and_scan_inputs: (variadic, heterogeneous) Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs body: The graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations. num_scan_inputs: An attribute specifying the number of scan_inputs M. scan_input_axes: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). scan_input_directions: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction. scan_output_axes: An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1]. scan_output_directions: An optional list of K flags, one for each scan_output. The i-th element of the list specifies whether the i-th scan_output should be constructed by appending or prepending a new value in each iteration: 0 indicates appending and 1 indicates prepending. If omitted, all scan_output tensors will be produced by appending a value in each iteration. """ schema = get_schema("Scan", 19, "") op = Op(self, "Scan", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, *initial_state_and_scan_inputs), body=body, num_scan_inputs=num_scan_inputs, scan_input_axes=scan_input_axes, scan_input_directions=scan_input_directions, scan_output_axes=scan_output_axes, scan_output_directions=scan_output_directions, ) T_Shape = TypeVar( "T_Shape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Shape: TypeAlias = INT64 def Shape(self, data: T_Shape, *, end: Optional[int] = None, start: int = 0) -> T1_Shape: r"""[🌐 Shape(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Shape.html#shape-19 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor. Optional attributes start and end can be used to compute a slice of the input tensor's shape. If start axis is omitted, the slice starts from axis 0. The end axis, if specified, is exclusive (and the returned value will not include the size of that axis). If the end axis is omitted, the axes upto the last one will be included. Negative axes indicate counting back from the last axis. Note that axes will be clamped to the range [0, r-1], where r is the rank of the input tensor if they are out-of-range (after adding r in the case of negative axis). Thus, specifying any end value > r is equivalent to specifying an end value of r, and specifying any start value < -r is equivalent to specifying a start value of 0. Examples: :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] No attributes specified. Output: [2, 3, 4] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] start: -1 Output: [4] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] end: -1 Output: [2, 3] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] start: 1 end: 2 Output: [3] Args: data: (non-differentiable) An input tensor. end: (Optional) Ending axis for slicing the shape. Negative value means counting dimensions from the back. If omitted, sizes of all axes upto (including) the last one will be included. start: (Optional) Starting axis for slicing the shape. Default value is 0.Negative value means counting dimensions from the back. """ schema = get_schema("Shape", 19, "") op = Op(self, "Shape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), end=end, start=start) T_Size = TypeVar( "T_Size", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Size: TypeAlias = INT64 def Size(self, data: T_Size) -> T1_Size: r"""[🌐 Size(19)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Size.html#size-19 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs a int64 scalar that equals to the total number of elements of the input tensor. Args: data: (non-differentiable) An input tensor. """ schema = get_schema("Size", 19, "") op = Op(self, "Size", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset2.py000066400000000000000000000174311475371071500256530ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar from onnx.defs import get_schema from onnxscript.onnx_opset._impl.opset1 import Opset1 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset2(Opset1): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 2) T_GlobalLpPool = TypeVar("T_GlobalLpPool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalLpPool(self, X: T_GlobalLpPool, *, p: int = 2) -> T_GlobalLpPool: r"""[🌐 GlobalLpPool(2)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalLpPool.html#globallppool-2 "Online Documentation") GlobalLpPool consumes an input tensor X and applies lp pool pooling across the values in the same channel. This is equivalent to LpPool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data. """ schema = get_schema("GlobalLpPool", 2, "") op = Op(self, "GlobalLpPool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), p=p) T_LpPool = TypeVar("T_LpPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpPool( self, X: T_LpPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", kernel_shape: Sequence[int], p: int = 2, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_LpPool: r"""[🌐 LpPool(2)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpPool.html#lppool-2 "Online Documentation") LpPool consumes an input tensor X and applies Lp pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("LpPool", 2, "") op = Op(self, "LpPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, kernel_shape=kernel_shape, p=p, pads=pads, strides=strides, ) T_Pad = TypeVar("T_Pad", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Pad( self, data: T_Pad, *, mode: str = "constant", pads: Sequence[int], value: float = 0.0 ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(2)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-2 "Online Documentation") Given `data` tensor, pads, mode, and value. Example: Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] output = [ [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ], ] Args: data: Input tensor. mode: Three modes: constant(default), reflect, edge pads: List of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D it is the number of pixels. `pads` rank should be double of the input's rank. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. value: One float, indicates the value to be filled. """ schema = get_schema("Pad", 2, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), mode=mode, pads=pads, value=value) T_Split = TypeVar( "T_Split", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Split( self, input: T_Split, *, axis: int = 0, split: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Split: r"""[🌐 Split(2)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Split.html#split-2 "Online Documentation") Split a tensor into a list of tensors, along the specified 'axis'. Lengths of the parts can be specified using argument 'split'. Otherwise, the tensor is split to equal sized parts. Args: input: The tensor to split axis: Which axis to split on. split: length of each output """ schema = get_schema("Split", 2, "") op = Op(self, "Split", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis, split=split) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset20.py000066400000000000000000000671741475371071500257440ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Tuple, TypeVar, Union from onnx import TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset19 import Opset19 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset20(Opset19): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 20) T1_AffineGrid = TypeVar("T1_AffineGrid", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_AffineGrid: TypeAlias = INT64 def AffineGrid( self, theta: T1_AffineGrid, size: T2_AffineGrid, *, align_corners: int = 0 ) -> T1_AffineGrid: r"""[🌐 AffineGrid(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AffineGrid.html#affinegrid-20 "Online Documentation") Generates a 2D or 3D flow field (sampling grid), given a batch of affine matrices theta (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.affine_grid.html). An affine matrix `theta` is applied to a position tensor represented in its homogeneous expression. Here is an example in 3D: :: [r00, r01, r02, t0] [x] [x'] [r10, r11, r12, t1] * [y] = [y'] [r20, r21, r22, t2] [z] [z'] [0, 0, 0, 1 ] [1] [1 ] where `(x, y, z)` is the position in the original space, `(x', y', z')` is the position in the output space. The last row is always `[0, 0, 0, 1]` and is not stored in the affine matrix. Therefore we have `theta` of shape `(N, 2, 3)` for 2D or `(N, 3, 4)` for 3D. Input `size` is used to define grid of positions evenly spaced in the original 2D or 3D space, with dimensions ranging from `-1` to `1`. The output `grid` contains positions in the output space. When `align_corners=1`, consider `-1` and `1` to refer to the centers of the corner pixels (mark `v` in illustration). :: v v v v |-------------------|------------------| -1 0 1 When `align_corners=0`, consider `-1` and `1` to refer to the outer edge of the corner pixels. :: v v v v |------------------|-------------------| -1 0 1 Args: theta: (non-differentiable) input batch of affine matrices with shape (N, 2, 3) for 2D or (N, 3, 4) for 3D size: (non-differentiable) the target output image size (N, C, H, W) for 2D or (N, C, D, H, W) for 3D align_corners: if align_corners=1, consider -1 and 1 to refer to the centers of the corner pixels. if align_corners=0, consider -1 and 1 to refer to the outer edge the corner pixels. """ schema = get_schema("AffineGrid", 20, "") op = Op(self, "AffineGrid", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, theta, size), align_corners=align_corners) T1_ConstantOfShape: TypeAlias = INT64 T2_ConstantOfShape: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def ConstantOfShape( self, input: T1_ConstantOfShape, *, value: Optional[TensorProto] = None ) -> T2_ConstantOfShape: r"""[🌐 ConstantOfShape(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConstantOfShape.html#constantofshape-20 "Online Documentation") Generate a tensor with given value and shape. Args: input: 1D tensor. The shape of the expected output tensor. If empty tensor is given, the output would be a scalar. All values must be >= 0. value: (Optional) The value of the output elements.Should be a one-element tensor. If not specified, it defaults to a tensor of value 0 and datatype float32 """ schema = get_schema("ConstantOfShape", 20, "") op = Op(self, "ConstantOfShape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), value=value) T1_DFT = TypeVar("T1_DFT", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_DFT = TypeVar("T2_DFT", INT32, INT64) def DFT( self, input: T1_DFT, dft_length: Optional[T2_DFT] = None, axis: Optional[INT64] = None, *, inverse: int = 0, onesided: int = 0, ) -> T1_DFT: r"""[🌐 DFT(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DFT.html#dft-20 "Online Documentation") Computes the discrete Fourier Transform (DFT) of the input. Assuming the input has shape `[M, N]`, where `N` is the dimension over which the DFT is computed and `M` denotes the conceptual "all other dimensions," the DFT `y[m, k]` of shape `[M, N]` is defined as $$y[m, k] = \sum_{n=0}^{N-1} e^{-2 \pi j \frac{k n}{N} } x[m, n] ,$$ and the inverse transform is defined as $$x[m, n] = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} e^{2 \pi j \frac{k n}{N} } y[m, k] ,$$ where $j$ is the imaginary unit. The actual shape of the output is specified in the "output" section. Reference: https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/fft.html Args: input: (non-differentiable) For real input, the following shape is expected: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][1]`. For complex input, the following shape is expected: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]`. The final dimension represents the real and imaginary parts of the value in that order. dft_length: (optional, non-differentiable) The length of the signal as a scalar. If greater than the axis dimension, the signal will be zero-padded up to `dft_length`. If less than the axis dimension, only the first `dft_length` values will be used as the signal. axis: (optional, non-differentiable) The axis as a scalar on which to perform the DFT. Default is `-2` (last signal axis). Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is $[-r, -2] \cup [0, r-2]$ where `r = rank(input)`. The last dimension is for representing complex numbers and thus is an invalid axis. inverse: Whether to perform the inverse discrete Fourier Transform. Default is 0, which corresponds to `false`. onesided: If `onesided` is `1` and input is real, only values for `k` in `[0, 1, 2, ..., floor(n_fft/2) + 1]` are returned because the real-to-complex Fourier transform satisfies the conjugate symmetry, i.e., `X[m, k] = X[m, n_fft-k]*`, where `m` denotes "all other dimensions" DFT was not applied on. If the input tensor is complex, onesided output is not possible. Value can be `0` or `1`. Default is `0`. """ schema = get_schema("DFT", 20, "") op = Op(self, "DFT", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, dft_length, axis), inverse=inverse, onesided=onesided, ) T_Gelu = TypeVar("T_Gelu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Gelu(self, X: T_Gelu, *, approximate: str = "none") -> T_Gelu: r"""[🌐 Gelu(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gelu.html#gelu-20 "Online Documentation") Gelu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the gaussian error linear units function, $y = 0.5 * x * (1 + erf(x/sqrt(2)))$ is applied to the tensor elementwise. If the attribute "approximate" is set to "tanh", the function estimation, $y = 0.5 * x * (1 + Tanh(sqrt(2/\pi) * (x + 0.044715 * x^3)))$ is used and applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor approximate: Gelu approximation algorithm: `"tanh"`, `"none"`(default).`"none"`: do not use approximation.`"tanh"`: use tanh approximation. """ schema = get_schema("Gelu", 20, "") op = Op(self, "Gelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), approximate=approximate) T1_GridSample = TypeVar( "T1_GridSample", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_GridSample = TypeVar("T2_GridSample", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GridSample( self, X: T1_GridSample, grid: T2_GridSample, *, align_corners: int = 0, mode: str = "linear", padding_mode: str = "zeros", ) -> T1_GridSample: r"""[🌐 GridSample(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GridSample.html#gridsample-20 "Online Documentation") Given an input `X` and a flow-field `grid`, computes the output `Y` using `X` values and pixel locations from the `grid`. For spatial input `X` with shape (N, C, H, W), the `grid` will have shape (N, H_out, W_out, 2), the output `Y` will have shape (N, C, H_out, W_out). For volumetric input `X` with shape (N, C, D, H, W), the `grid` will have shape (N, D_out, H_out, W_out, 3), the output `Y` will have shape (N, C, D_out, H_out, W_out). More generally, for an input `X` of rank r+2 with shape (N, C, d1, d2, ..., dr), the `grid` will have shape (N, D1_out, D2_out, ..., Dr_out, r), the output `Y` will have shape (N, C, D1_out, D2_out, ..., Dr_out). The tensor `X` contains values at centers of square pixels (voxels, etc) locations such as (n, c, d1_in, d2_in, ..., dr_in). The (n, d1_out, d2_out, ..., dr_out, :) values from the tensor `grid` are the normalized positions for interpolating the values at the (n, c, d1_out, d2_out, ..., dr_out) locations from the output tensor `Y` using a specified interpolation method (the mode) and a padding mode (for `grid` positions falling outside the 2-dimensional image). For example, the values in `grid[n, h_out, w_out, :]` are size-2 vectors specifying normalized positions in the 2-dimensional space of `X`. They are used to interpolate output values of `Y[n, c, h_out, w_out]`. The GridSample operator is often used in doing grid generator and sampler in the [Spatial Transformer Networks](https://arxiv.org/abs/1506.02025). See also in [torch.nn.functional.grid_sample](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.grid_sample.html). Args: X: (differentiable) Input tensor of rank r+2 that has shape (N, C, D1, D2, ..., Dr), where N is the batch size, C is the number of channels, D1, D2, ..., Dr are the spatial dimensions. grid: (non-differentiable) Input offset of shape (N, D1_out, D2_out, ..., Dr_out, r), where D1_out, D2_out, ..., Dr_out are the spatial dimensions of the grid and output, and r is the number of spatial dimensions. Grid specifies the sampling locations normalized by the input spatial dimensions. Therefore, it should have most values in the range of [-1, 1]. If the grid has values outside the range of [-1, 1], the corresponding outputs will be handled as defined by padding_mode. Following computer vision convention, the coordinates in the length-r location vector are listed from the innermost tensor dimension to the outermost, the opposite of regular tensor indexing. align_corners: If align_corners=1, the extrema (-1 and 1) are considered as referring to the center points of the input's corner pixels (voxels, etc.). If align_corners=0, they are instead considered as referring to the corner points of the input's corner pixels (voxels, etc.), making the sampling more resolution agnostic. mode: Three interpolation modes: linear (default), nearest and cubic. The "linear" mode includes linear and N-linear interpolation modes depending on the number of spatial dimensions of the input tensor (i.e. linear for 1 spatial dimension, bilinear for 2 spatial dimensions, etc.). The "cubic" mode also includes N-cubic interpolation modes following the same rules. The "nearest" mode rounds to the nearest even index when the sampling point falls halfway between two indices. padding_mode: Support padding modes for outside grid values: `zeros`(default), `border`, `reflection`. zeros: use 0 for out-of-bound grid locations, border: use border values for out-of-bound grid locations, reflection: use values at locations reflected by the border for out-of-bound grid locations. If index 0 represents the margin pixel, the reflected value at index -1 will be the same as the value at index 1. For location far away from the border, it will keep being reflected until becoming in bound. If pixel location x = -3.5 reflects by border -1 and becomes x' = 1.5, then reflects by border 1 and becomes x'' = 0.5. """ schema = get_schema("GridSample", 20, "") op = Op(self, "GridSample", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, grid), align_corners=align_corners, mode=mode, padding_mode=padding_mode, ) T1_ImageDecoder: TypeAlias = UINT8 T2_ImageDecoder: TypeAlias = UINT8 def ImageDecoder( self, encoded_stream: T1_ImageDecoder, *, pixel_format: str = "RGB" ) -> T2_ImageDecoder: r"""[🌐 ImageDecoder(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ImageDecoder.html#imagedecoder-20 "Online Documentation") Loads and decodes and image from a file. If it can't decode for any reason (e.g. corrupted encoded stream, invalid format, it will return an empty matrix). The following image formats are supported: * BMP * JPEG (note: Lossless JPEG support is optional) * JPEG2000 * TIFF * PNG * WebP * Portable image format (PBM, PGM, PPM, PXM, PNM) Decoded images follow a channel-last layout: (Height, Width, Channels). **JPEG chroma upsampling method:** When upsampling the chroma components by a factor of 2, the pixels are linearly interpolated so that the centers of the output pixels are 1/4 and 3/4 of the way between input pixel centers. When rounding, 0.5 is rounded down and up at alternative pixels locations to prevent bias towards larger values (ordered dither pattern). Considering adjacent input pixels A, B, and C, B is upsampled to pixels B0 and B1 so that :: B0 = round_half_down((1/4) * A + (3/4) * B) B1 = round_half_up((3/4) * B + (1/4) * C) This method, is the default chroma upsampling method in the well-established libjpeg-turbo library, also referred as "smooth" or "fancy" upsampling. Args: encoded_stream: (non-differentiable) Encoded stream pixel_format: Pixel format. Can be one of "RGB", "BGR", or "Grayscale". """ schema = get_schema("ImageDecoder", 20, "") op = Op(self, "ImageDecoder", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, encoded_stream), pixel_format=pixel_format) T1_IsInf = TypeVar( "T1_IsInf", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, ) T2_IsInf: TypeAlias = BOOL def IsInf( self, X: T1_IsInf, *, detect_negative: int = 1, detect_positive: int = 1 ) -> T2_IsInf: r"""[🌐 IsInf(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__IsInf.html#isinf-20 "Online Documentation") Map infinity to true and other values to false. Args: X: (non-differentiable) input detect_negative: (Optional) Whether map negative infinity to true. Default to 1 so that negative infinity induces true. Set this attribute to 0 if negative infinity should be mapped to false. detect_positive: (Optional) Whether map positive infinity to true. Default to 1 so that positive infinity induces true. Set this attribute to 0 if positive infinity should be mapped to false. """ schema = get_schema("IsInf", 20, "") op = Op(self, "IsInf", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), detect_negative=detect_negative, detect_positive=detect_positive, ) T1_IsNaN = TypeVar( "T1_IsNaN", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, ) T2_IsNaN: TypeAlias = BOOL def IsNaN(self, X: T1_IsNaN) -> T2_IsNaN: r"""[🌐 IsNaN(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__IsNaN.html#isnan-20 "Online Documentation") Returns which elements of the input are NaN. Args: X: (non-differentiable) input """ schema = get_schema("IsNaN", 20, "") op = Op(self, "IsNaN", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_ReduceMax = TypeVar( "T_ReduceMax", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReduceMax( self, data: T_ReduceMax, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceMax: r"""[🌐 ReduceMax(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMax.html#reducemax-20 "Online Documentation") Computes the max of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields minus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise. If the input data type is Boolean, the comparison should consider `False < True`. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceMax", 20, "") op = Op(self, "ReduceMax", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T_ReduceMin = TypeVar( "T_ReduceMin", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, INT8, UINT32, UINT64, UINT8, ) def ReduceMin( self, data: T_ReduceMin, axes: Optional[INT64] = None, *, keepdims: int = 1, noop_with_empty_axes: int = 0, ) -> T_ReduceMin: r"""[🌐 ReduceMin(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ReduceMin.html#reducemin-20 "Online Documentation") Computes the min of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields plus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise. If the input data type is Boolean, the comparison should consider `False < True`. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`. Args: data: (differentiable) An input tensor. axes: (optional, non-differentiable) Optional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor if 'noop_with_empty_axes' is false, else act as an Identity op when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). keepdims: Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension. noop_with_empty_axes: Defines behavior if 'axes' is empty. Default behavior with 'false' is to reduce all axes. When axes is empty and this attribute is set to true, input tensor will not be reduced,and the output tensor would be equivalent to input tensor. """ schema = get_schema("ReduceMin", 20, "") op = Op(self, "ReduceMin", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, data, axes), keepdims=keepdims, noop_with_empty_axes=noop_with_empty_axes, ) T1_RegexFullMatch: TypeAlias = STRING T2_RegexFullMatch: TypeAlias = BOOL def RegexFullMatch( self, X: T1_RegexFullMatch, *, pattern: Optional[str] = None ) -> T2_RegexFullMatch: r"""[🌐 RegexFullMatch(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RegexFullMatch.html#regexfullmatch-20 "Online Documentation") RegexFullMatch performs a full regex match on each element of the input tensor. If an element fully matches the regex pattern specified as an attribute, the corresponding element in the output is True and it is False otherwise. [RE2](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax) regex syntax is used. Args: X: (non-differentiable) Tensor with strings to match on. pattern: Regex pattern to match on. This must be valid RE2 syntax. """ schema = get_schema("RegexFullMatch", 20, "") op = Op(self, "RegexFullMatch", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), pattern=pattern) T_StringConcat: TypeAlias = STRING def StringConcat(self, X: T_StringConcat, Y: T_StringConcat) -> T_StringConcat: r"""[🌐 StringConcat(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__StringConcat.html#stringconcat-20 "Online Documentation") StringConcat concatenates string tensors elementwise (with NumPy-style broadcasting support) Args: X: (non-differentiable) Tensor to prepend in concatenation Y: (non-differentiable) Tensor to append in concatenation """ schema = get_schema("StringConcat", 20, "") op = Op(self, "StringConcat", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y)) T1_StringSplit: TypeAlias = STRING T2_StringSplit: TypeAlias = STRING T3_StringSplit: TypeAlias = INT64 def StringSplit( self, X: T1_StringSplit, *, delimiter: Optional[str] = None, maxsplit: Optional[int] = None, ) -> Tuple[T2_StringSplit, T3_StringSplit]: r"""[🌐 StringSplit(20)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__StringSplit.html#stringsplit-20 "Online Documentation") StringSplit splits a string tensor's elements into substrings based on a delimiter attribute and a maxsplit attribute. The first output of this operator is a tensor of strings representing the substrings from splitting each input string on the `delimiter` substring. This tensor has one additional rank compared to the input tensor in order to store the substrings for each input element (where the input tensor is not empty). Note that, in order to ensure the same number of elements are present in the final dimension, this tensor will pad empty strings as illustrated in the examples below. Consecutive delimiters are not grouped together and are deemed to delimit empty strings, except if the `delimiter` is unspecified or is the empty string (""). In the case where the `delimiter` is unspecified or the empty string, consecutive whitespace characters are regarded as a single separator and leading or trailing whitespace is removed in the output. The second output tensor represents the number of substrings generated. `maxsplit` can be used to limit the number of splits performed - after the `maxsplit`th split if the string is not fully split, the trailing suffix of input string after the final split point is also added. For elements where fewer splits are possible than specified in `maxsplit`, it has no effect. Args: X: (non-differentiable) Tensor of strings to split. delimiter: Delimiter to split on. If left unset or set to the empty string (""), the input is split on consecutive whitespace. maxsplit: Maximum number of splits (from left to right). If left unset (or if the number of possible splits are less than maxsplit), it will make as many splits as possible. Note that the maximum possible number of substrings returned with `maxsplit` specified is `maxsplit+1` since the remaining suffix after the `maxsplit`th split is included in the output. """ schema = get_schema("StringSplit", 20, "") op = Op(self, "StringSplit", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), delimiter=delimiter, maxsplit=maxsplit) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset21.py000066400000000000000000002131221475371071500257270ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx import GraphProto, SparseTensorProto, TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset20 import Opset20 from onnxscript.onnx_types import ( BFLOAT16, BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, FLOAT16, INT4, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT4, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset21(Opset20): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 21) T1_Cast = TypeVar( "T1_Cast", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) T2_Cast: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ] def Cast(self, input: T1_Cast, *, saturate: int = 1, to: int) -> T2_Cast: r"""[🌐 Cast(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cast.html#cast-21 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor to a data type specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations (e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values; "+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively. Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly, this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used. Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior. Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed. User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types. For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type. In more detail, the conversion among numerical types should follow these rules if the destination type is not a float 8 type. * Casting from floating point to: * floating point: +/- infinity if OOR (out of range). * fixed point: undefined if OOR. * bool: +/- 0.0 to False; all else to True. * Casting from fixed point to: * floating point: +/- infinity if OOR. (+ infinity in the case of uint) * fixed point: when OOR, discard higher bits and reinterpret (with respect to two's complement representation for signed types). For example, 200 (int16) -> -56 (int8). * bool: zero to False; nonzero to True. * Casting from bool to: * floating point: `{1.0, 0.0}`. * fixed point: `{1, 0}`. * bool: no change. Float 8 type were introduced to speed up the training of deep models. By default the conversion of a float *x* obeys to the following rules. `[x]` means the value rounded to the target mantissa width. | x | E4M3FN | E4M3FNUZ | E5M2 | E5M2FNUZ | |------|----|----|----|----| | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |-0 | -0 | 0 | -0 | 0 | | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | | +/- Inf | +/- FLT_MAX | NaN | FLT_MAX | NaN | | [x] > FLT_MAX | FLT_MAX | FLT_MAX | FLT_MAX | FLT_MAX | | [x] < -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | | else | RNE | RNE | RNE | RNE | The behavior changes if the parameter 'saturate' is set to False. The rules then become: | x | E4M3FN | E4M3FNUZ | E5M2 | E5M2FNUZ | |------|----|----|----|----| | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |-0 | -0 | 0 | -0 | 0 | | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | | +/- Inf | NaN | NaN | +/- Inf | NaN | | [x] > FLT_MAX | NaN | NaN | Inf | NaN | | [x] < -FLT_MAX | NaN | NaN | -Inf | NaN | | else | RNE | RNE | RNE | RNE | Args: input: (differentiable) Input tensor to be cast. saturate: The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description. to: The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto """ schema = get_schema("Cast", 21, "") op = Op(self, "Cast", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), saturate=saturate, to=to) T1_CastLike = TypeVar( "T1_CastLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) T2_CastLike = TypeVar( "T2_CastLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def CastLike( self, input: T1_CastLike, target_type: T2_CastLike, *, saturate: int = 1 ) -> T2_CastLike: r"""[🌐 CastLike(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__CastLike.html#castlike-21 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor (the first input) to the same data type as the elements of the second input tensor. See documentation of the Cast operator for further details. Args: input: (differentiable) Input tensor to be cast. target_type: (non-differentiable) The (first) input tensor will be cast to produce a tensor of the same type as this (second input) tensor. saturate: The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. Please refer to operator Cast description for further details. """ schema = get_schema("CastLike", 21, "") op = Op(self, "CastLike", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, target_type), saturate=saturate) T_Constant: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ] def Constant( self, *, sparse_value: Optional[SparseTensorProto] = None, value: Optional[TensorProto] = None, value_float: Optional[float] = None, value_floats: Optional[Sequence[float]] = None, value_int: Optional[int] = None, value_ints: Optional[Sequence[int]] = None, value_string: Optional[str] = None, value_strings: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-21 "Online Documentation") This operator produces a constant tensor. Exactly one of the provided attributes, either value, sparse_value, or value_* must be specified. Args: sparse_value: The value for the elements of the output tensor in sparse format. value: The value for the elements of the output tensor. value_float: The value for the sole element for the scalar, float32, output tensor. value_floats: The values for the elements for the 1D, float32, output tensor. value_int: The value for the sole element for the scalar, int64, output tensor. value_ints: The values for the elements for the 1D, int64, output tensor. value_string: The value for the sole element for the scalar, UTF-8 string, output tensor. value_strings: The values for the elements for the 1D, UTF-8 string, output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 21, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op( sparse_value=sparse_value, value=value, value_float=value_float, value_floats=value_floats, value_int=value_int, value_ints=value_ints, value_string=value_string, value_strings=value_strings, ) T1_ConstantOfShape: TypeAlias = INT64 T2_ConstantOfShape: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ] def ConstantOfShape( self, input: T1_ConstantOfShape, *, value: Optional[TensorProto] = None ) -> T2_ConstantOfShape: r"""[🌐 ConstantOfShape(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConstantOfShape.html#constantofshape-21 "Online Documentation") Generate a tensor with given value and shape. Args: input: 1D tensor. The shape of the expected output tensor. If empty tensor is given, the output would be a scalar. All values must be >= 0. value: (Optional) The value of the output elements.Should be a one-element tensor. If not specified, it defaults to a tensor of value 0 and datatype float32 """ schema = get_schema("ConstantOfShape", 21, "") op = Op(self, "ConstantOfShape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), value=value) T1_DequantizeLinear = TypeVar( "T1_DequantizeLinear", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT8, UINT16, UINT4, UINT8, ) T2_DequantizeLinear = TypeVar("T2_DequantizeLinear", BFLOAT16, FLOAT, FLOAT16) def DequantizeLinear( self, x: T1_DequantizeLinear, x_scale: T2_DequantizeLinear, x_zero_point: Optional[T1_DequantizeLinear] = None, *, axis: int = 1, block_size: int = 0, ) -> T2_DequantizeLinear: r"""[🌐 DequantizeLinear(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DequantizeLinear.html#dequantizelinear-21 "Online Documentation") The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the full-precision tensor. The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point` must have the same shape, determining the quantization's granularity: a scalar for per-tensor/per-layer quantization, a 1-D tensor for per-axis quantization, or have a rank identical to the input for blocked quantization. See QuantizeLinear for details on quantization granularity. `x_zero_point` and `x` must have the same type. `x` and `y` must have the same shape. In the case of dequantizing `int32`, there's no zero point (zero point is supposed to be 0). `zero-point` is usually not used in the case of float8 types quantization, but the dequantization formula remains the same for consistency, and `x_scale` still determines the output type. Args: x: N-D quantized input tensor to be de-quantized. x_scale: Scale for input `x`. For per-tensor/layer dequantization the scale is a scalar, for per per-axis dequantization it is a 1-D Tensor and for blocked dequantization it has the same shape as the input, except for one dimension in which blocking is performed. x_zero_point: (optional) Zero point for input `x`. Shape must match x_scale. It's optional. Zero point is 0 when it's not specified. axis: (Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Used for per-axis and blocked quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is `[-r, r-1]` where `r = rank(input)`. block_size: (Optional) The size of the quantization block (number of times every scale is replicated). Used only for blocked quantization. The block size is a positive integer. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `y_scale` shape `(S0, ... Si, ...Sn)` and `axis=i`, the accepted range is `[ceil(Di/Si), ceil(Di/(Si-1))-1]` """ schema = get_schema("DequantizeLinear", 21, "") op = Op(self, "DequantizeLinear", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, x, x_scale, x_zero_point), axis=axis, block_size=block_size, ) T_Flatten = TypeVar( "T_Flatten", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Flatten(self, input: T_Flatten, *, axis: int = 1) -> T_Flatten: r"""[🌐 Flatten(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Flatten.html#flatten-21 "Online Documentation") Flattens the input tensor into a 2D matrix. If input tensor has shape (d_0, d_1, ... d_n) then the output will have shape (d_0 X d_1 ... d_(axis-1), d_axis X d_(axis+1) ... X dn). Args: input: (differentiable) A tensor of rank >= axis. axis: Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [-r, r], where r is the rank of the input tensor. Negative value means counting dimensions from the back. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). """ schema = get_schema("Flatten", 21, "") op = Op(self, "Flatten", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_GroupNormalization = TypeVar("T_GroupNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GroupNormalization( self, X: T_GroupNormalization, scale: T_GroupNormalization, bias: T_GroupNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, num_groups: int, stash_type: int = 1, ) -> T_GroupNormalization: r"""[🌐 GroupNormalization(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GroupNormalization.html#groupnormalization-21 "Online Documentation") A GroupNormalization function. Carries out group normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1803.08494 This operator transforms input according to :: y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + bias, where the mean and variance are computed per instance per group of channels, and `scale` and `bias` should be specified for each group of channels. The number of groups `num_groups` should be divisible by the number of channels so that there are an equal number of channels per group. The overall computation has two stages: the first stage normalizes the elements to have zero mean and unit variance for each instance in each group, and the second stage scales and shifts the results of the first stage. The floating-point precision used in the first stage is determined by the `stash_type` attribute. For example, if `stash_type` is 1, the operator casts all input variables to 32-bit float, performs the computation, and finally casts the normalized results back to the original type of `X`. The second stage does not depend on `stash_type`. When the number of groups is the same as the number of channels, this operator is equivalent to InstanceNormalization. When there is only one group, this operator is equivalent to LayerNormalization. Args: X: (differentiable) Input data tensor. Dimensions for image cases are `(N x C x H x W)`, where `N` is the batch size, `C` is the number of channels, and `H` and `W` are the height and width of the data. Statistics are computed for every group of channels over `C`, `H`, and `W`. For non-image cases, the dimensions are in the form of `(N x C x D1 x D2 ... Dn)`. scale: (differentiable) Scale tensor of shape `(C)`. bias: (differentiable) Bias tensor of shape `(C)`. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. num_groups: The number of groups of channels. It should be a divisor of the number of channels `C`. stash_type: The floating-point precision used in stage one of the computation. """ schema = get_schema("GroupNormalization", 21, "") op = Op(self, "GroupNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, bias), epsilon=epsilon, num_groups=num_groups, stash_type=stash_type, ) V_Identity = TypeVar( "V_Identity", Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Identity(self, input: V_Identity) -> V_Identity: r"""[🌐 Identity(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Identity.html#identity-21 "Online Documentation") Identity operator Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Identity", 21, "") op = Op(self, "Identity", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) B_If: TypeAlias = BOOL V_If: TypeAlias = Union[ Optional[Sequence[BFLOAT16]], Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BFLOAT16], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[FLOAT8E4M3FN], Optional[FLOAT8E4M3FNUZ], Optional[FLOAT8E5M2], Optional[FLOAT8E5M2FNUZ], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT4], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT4], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BFLOAT16], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[FLOAT8E4M3FN], Sequence[FLOAT8E4M3FNUZ], Sequence[FLOAT8E5M2], Sequence[FLOAT8E5M2FNUZ], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT4], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT4], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ] def If(self, cond: B_If, *, else_branch: GraphProto, then_branch: GraphProto) -> V_If: r"""[🌐 If(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__If.html#if-21 "Online Documentation") If conditional Args: cond: Condition for the if. The tensor must contain a single element. else_branch: Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch. then_branch: Graph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch. """ schema = get_schema("If", 21, "") op = Op(self, "If", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, cond), else_branch=else_branch, then_branch=then_branch, ) I_Loop: TypeAlias = INT64 B_Loop: TypeAlias = BOOL V_Loop = TypeVar( "V_Loop", Optional[Sequence[BFLOAT16]], Optional[Sequence[BOOL]], Optional[Sequence[COMPLEX128]], Optional[Sequence[COMPLEX64]], Optional[Sequence[DOUBLE]], Optional[Sequence[FLOAT]], Optional[Sequence[FLOAT16]], Optional[Sequence[INT16]], Optional[Sequence[INT32]], Optional[Sequence[INT64]], Optional[Sequence[INT8]], Optional[Sequence[STRING]], Optional[Sequence[UINT16]], Optional[Sequence[UINT32]], Optional[Sequence[UINT64]], Optional[Sequence[UINT8]], Optional[BFLOAT16], Optional[BOOL], Optional[COMPLEX128], Optional[COMPLEX64], Optional[DOUBLE], Optional[FLOAT], Optional[FLOAT16], Optional[FLOAT8E4M3FN], Optional[FLOAT8E4M3FNUZ], Optional[FLOAT8E5M2], Optional[FLOAT8E5M2FNUZ], Optional[INT16], Optional[INT32], Optional[INT4], Optional[INT64], Optional[INT8], Optional[STRING], Optional[UINT16], Optional[UINT32], Optional[UINT4], Optional[UINT64], Optional[UINT8], Sequence[BFLOAT16], Sequence[BOOL], Sequence[COMPLEX128], Sequence[COMPLEX64], Sequence[DOUBLE], Sequence[FLOAT], Sequence[FLOAT16], Sequence[FLOAT8E4M3FN], Sequence[FLOAT8E4M3FNUZ], Sequence[FLOAT8E5M2], Sequence[FLOAT8E5M2FNUZ], Sequence[INT16], Sequence[INT32], Sequence[INT4], Sequence[INT64], Sequence[INT8], Sequence[STRING], Sequence[UINT16], Sequence[UINT32], Sequence[UINT4], Sequence[UINT64], Sequence[UINT8], BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Loop( self, M: Optional[I_Loop], cond: Optional[B_Loop], *v_initial: V_Loop, body: GraphProto ) -> V_Loop: r"""[🌐 Loop(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Loop.html#loop-21 "Online Documentation") Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions: 1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit. Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be specified by passing in a constant node for input M. 2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable, whether this input is provided or not. This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent C-style code: Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var). * input ("", ""): for (int i=0; ; ++i) { cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body } * input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop bool cond = ...; for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } * input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop bool cond = true for (int i=0; cond; ++i) { cond = ...; } * input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop int trip_count = ... for (int i=0; i < trip_count; ++i) { cond = ...; // ignored } * input (trip_count, cond) int trip_count = ...; bool cond = ...; for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) { cond = ...; } *Sample usage - cond as well as trip count* graph predict-net { %a = Constant[value = ]() %b = Constant[value = ]() %keepgoing = Constant[value = ]() %max_trip_count = Constant[value = ]() %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = ](%max_trip_count, %keepgoing, %b) return } graph body-net ( %i[INT32, scalar] // iteration number %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used %b_in[INT32, scalar] // incoming value of loop-carried-dependency b ) { %my_local = Add(%a, %b_in) %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val } *Sample equivalent C code* { /* User-defined code (enclosing scope) */ int a = 3, b = 6; bool keepgoing = true; // Analogous to input cond /* End user-defined code */ /* Implicitly-defined code */ const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable /* End implicitly-defined code */ /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */ bool keepgoing_out = keepgoing int b_out = b for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) { /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values to formal parameter variables of loop-body */ bool keepgoing_in = keepgoing_out; bool b_in = b_out; /* User-defined code (loop body) */ int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine b_out = a - b_in; keepgoing_out = my_local > b_out; user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables /* End user-defined code */ /* Implicitly defined-code */ user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values } // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here. // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out; } There are several things of note in this code snippet: 1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can be referenced in the inputs of the loop. 2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body, consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out). These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node supplies the input value of the input variable for the first iteration, and returns the output value of the output variable produced by the final iteration. 3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals after the loop. 4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope, except using the mechanism described above. Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution. (See Step 3 here for an example: https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/). Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer). The input/output of subgraph (produced by loop node) matching is based on order instead of name. The implementation will figure out the names based on this order. Args: M: (optional) A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip. cond: (optional) A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip. v_initial: (variadic, heterogeneous) The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) body: The graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations. """ schema = get_schema("Loop", 21, "") op = Op(self, "Loop", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, M, cond, *v_initial), body=body) T_Pad = TypeVar( "T_Pad", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) Tind_Pad = TypeVar("Tind_Pad", INT32, INT64) def Pad( self, data: T_Pad, pads: INT64, constant_value: Optional[T_Pad] = None, axes: Optional[Tind_Pad] = None, *, mode: str = "constant", ) -> T_Pad: r"""[🌐 Pad(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pad.html#pad-21 "Online Documentation") Given a tensor containing the data to be padded (`data`), a tensor containing the number of start and end pad values for axis (`pads`), (optionally) a `mode`, and (optionally) `constant_value`, a padded tensor (`output`) is generated. The three supported `modes` are (similar to corresponding modes supported by `numpy.pad`): 1) `constant`(default) - pads with a given constant value as specified by `constant_value` (which defaults to 0, empty string, or False) 2) `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis 3) `edge` - pads with the edge values of array 4) `wrap` - wrap-around padding as if the data tensor forms a torus Example 1 (`constant` mode): Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'constant' constant_value = 0.0 output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ] Example 2 (`reflect` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'reflect' output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ] Example 3 (`edge` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'edge' output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ] Example 4 (`wrap` mode): :: data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [2, 1, 1, 1] mode = 'wrap' output = [ [3.4, 2.3, 3.4, 2.3], [5.7, 4.5, 5.7, 4.5], [1.2, 1.0, 1.2, 1.0], [3.4, 2.3, 3.4, 2.3], [5.7, 4.5, 5.7, 4.5], [1.2, 1.0, 1.2, 1.0], ] Args: data: (differentiable) Input tensor. pads: (non-differentiable) Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * num_axes] where `num_axes` refers to the number of elements in the `axes` input or the input rank if `axes` are not provided explicitly. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin, ..., x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `axes[i]` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `axes[i]`. constant_value: (optional, non-differentiable) (Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0, empty string or False). axes: (optional, non-differentiable) 1-D tensor of axes that `pads` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. If not provided, all axes are assumed (`[0, 1, ..., input_rank-1]`). mode: Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge`, `wrap` """ schema = get_schema("Pad", 21, "") op = Op(self, "Pad", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, pads, constant_value, axes), mode=mode) T1_QLinearMatMul = TypeVar( "T1_QLinearMatMul", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT8, UINT8, ) TS_QLinearMatMul = TypeVar("TS_QLinearMatMul", BFLOAT16, FLOAT, FLOAT16) T2_QLinearMatMul = TypeVar( "T2_QLinearMatMul", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT8, UINT8, ) T3_QLinearMatMul = TypeVar( "T3_QLinearMatMul", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT8, UINT8, ) def QLinearMatMul( self, a: T1_QLinearMatMul, a_scale: TS_QLinearMatMul, a_zero_point: T1_QLinearMatMul, b: T2_QLinearMatMul, b_scale: TS_QLinearMatMul, b_zero_point: T2_QLinearMatMul, y_scale: TS_QLinearMatMul, y_zero_point: T3_QLinearMatMul, ) -> T3_QLinearMatMul: r"""[🌐 QLinearMatMul(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QLinearMatMul.html#qlinearmatmul-21 "Online Documentation") Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html). It consumes two quantized input tensors, their scales and zero points, scale and zero point of output, and computes the quantized output. The quantization formula is y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point). For (x / y_scale), it is rounding to nearest ties to even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. Scale and zero point must have same shape. They must be either scalar (per tensor) or N-D tensor (per row for 'a' and per column for 'b'). Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per row or per column quantization. If the input is 2D of shape [M, K] then zero point and scale tensor may be an M element vector [v_1, v_2, ..., v_M] for per row quantization and K element vector of shape [v_1, v_2, ..., v_K] for per column quantization. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, M, K] then zero point and scale tensor may have shape [D1, D2, M, 1] for per row quantization and shape [D1, D2, 1, K] for per column quantization. Production must never overflow, and accumulation may overflow if and only if in 32 bits. Args: a: (non-differentiable) N-dimensional quantized matrix a a_scale: (non-differentiable) scale of quantized input a a_zero_point: (non-differentiable) zero point of quantized input a b: (non-differentiable) N-dimensional quantized matrix b b_scale: (non-differentiable) scale of quantized input b b_zero_point: (non-differentiable) zero point of quantized input b y_scale: (non-differentiable) scale of quantized output y y_zero_point: (non-differentiable) zero point of quantized output y """ schema = get_schema("QLinearMatMul", 21, "") op = Op(self, "QLinearMatMul", schema) return op( *self._prepare_inputs( schema, a, a_scale, a_zero_point, b, b_scale, b_zero_point, y_scale, y_zero_point, ) ) T1_QuantizeLinear = TypeVar("T1_QuantizeLinear", BFLOAT16, FLOAT, FLOAT16, INT32) T2_QuantizeLinear = TypeVar( "T2_QuantizeLinear", FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT4, INT8, UINT16, UINT4, UINT8, ) def QuantizeLinear( self, x: T1_QuantizeLinear, y_scale: T1_QuantizeLinear, y_zero_point: Optional[T2_QuantizeLinear] = None, *, axis: int = 1, block_size: int = 0, output_dtype: int = 0, saturate: int = 1, ) -> T2_QuantizeLinear: r"""[🌐 QuantizeLinear(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__QuantizeLinear.html#quantizelinear-21 "Online Documentation") The linear quantization operator consumes a high-precision tensor, a scale, and a zero point to compute the low-precision/quantized tensor. The scale factor and zero point must have the same shape, determining the quantization granularity. The quantization formula is `y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point)`. Saturation is done according to: - uint16: [0, 65535] - int16: [-32768, 32767] - uint8: [0, 255] - int8: [-128, 127] - uint4: [0, 15] - int4: [-8, 7] For `(x / y_scale)`, it rounds to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. `y_zero_point` and `y` must have the same type. `y_zero_point` is usually not used for quantization to float8 types, but the quantization formula remains the same for consistency, and the type of the attribute `y_zero_point` still determines the quantization type. There are three supported quantization granularities, determined by the shape of `y_scale`. In all cases, `y_zero_point` must have the same shape as `y_scale`. - Per-tensor (per-layer) quantization: `y_scale` is a scalar. - Per-axis quantization: The scale must be a 1-D tensor, with the length of the quantization axis. For an input shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)` and `axis=i`, `y_scale` is a 1-D tensor of length `Di`. - Blocked quantization: The scale's shape is identical to the input's shape, except for one dimension, in which blocking is performed. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `axis=i`, and block size `B`: `y_scale` shape is `(D0, ..., ceil(Di/B), ..., Dn)`. Args: x: N-D full precision Input tensor to be quantized. y_scale: Scale for doing quantization to get `y`. For per-tensor/layer quantization the scale is a scalar, for per-axis quantization it is a 1-D Tensor and for blocked quantization it has the same shape as the input, except for one dimension in which blocking is performed. y_zero_point: (optional) Zero point for doing quantization to get `y`. Shape must match `y_scale`.Default is uint8 with zero point of 0 if it's not specified. axis: (Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Used only for per-axis and blocked quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is `[-r, r-1]` where `r = rank(input)`. When the rank of the input is 1, per-tensor quantization is applied, rendering the axis unnecessary in this scenario. block_size: (Optional) The size of the quantization block (number of times every scale is replicated). Used only for blocked quantization. The block size is a positive integer. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `y_scale` shape `(S0, ... Si, ...Sn)` and `axis=i`, the accepted range is `[ceil(Di/Si), ceil(Di/(Si-1))-1]` output_dtype: (Optional) The output data type. If not supplied, the output data type is inferred from `y_zero_point` data type (`T2`). If neither `output_dtype` nor `y_zero_point` are supplied, output data type is uint8. If both `output_dtype` and `y_zero_point` are specified, `output_dtype` must be `T2`. saturate: The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 quantization (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description. """ schema = get_schema("QuantizeLinear", 21, "") op = Op(self, "QuantizeLinear", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, x, y_scale, y_zero_point), axis=axis, block_size=block_size, output_dtype=output_dtype, saturate=saturate, ) T_Reshape = TypeVar( "T_Reshape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Reshape(self, data: T_Reshape, shape: INT64, *, allowzero: int = 0) -> T_Reshape: r"""[🌐 Reshape(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reshape.html#reshape-21 "Online Documentation") Reshape the input tensor similar to numpy.reshape. First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor. At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken from the input tensor). If 'allowzero' is set, and the new shape includes 0, the dimension will be set explicitly to zero (i.e. not taken from input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar. The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements. If the attribute 'allowzero' is set, it is invalid for the specified shape to contain both a zero value and -1, as the value of the dimension corresponding to -1 cannot be determined uniquely. Args: data: (differentiable) An input tensor. shape: (non-differentiable) Specified shape for output. allowzero: (Optional) By default, when any value in the 'shape' input is equal to zero the corresponding dimension value is copied from the input tensor dynamically. allowzero=1 indicates that if any value in the 'shape' input is set to zero, the zero value is honored, similar to NumPy. """ schema = get_schema("Reshape", 21, "") op = Op(self, "Reshape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, shape), allowzero=allowzero) V_Scan = TypeVar( "V_Scan", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Scan( self, *initial_state_and_scan_inputs: V_Scan, body: GraphProto, num_scan_inputs: int, scan_input_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_input_directions: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_directions: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> V_Scan: r"""[🌐 Scan(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scan.html#scan-21 "Online Documentation") Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors, constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences, functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing. Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred to as loop-carried dependences in the context of loops). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used, a behavior similar to zip is obtained. The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate hidden-state values of RNN-like constructs). All the output tensors (state_variables as well as scan_output_element tensors) are required to have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation). Note that the iterated element passed to the body subgraph does not have a sequence axis. It will have a rank one less than the rank of the corresponding scan_input. The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the scan_outputs. The optional attribute scan_input_directions specifies the direction (forward or backward) for each scan input. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction. A bidirectional scan may be performed by specifying the same tensor input twice in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction. The scan_output of the operation is produced by concatenating the scan_output_element values produced by the body in each iteration. The optional attribute scan_output_directions specifies the direction in which scan_output is constructed (by appending or prepending the scan_output_element to scan_output in each iteration) for each scan_output. If this attribute is omitted, the scan_output_element is appended to the scan_output in each iteration. The optional attribute scan_input_axes specifies the axis to be scanned for each scan_input. If omitted, every scan_input will be scanned in axis 0. For example, if axis 0 is the batch axis and axis 1 is the time axis (to be scanned), specify an axis value of 1. Note that scanning a non-zero axis may be less efficient than scanning axis zero. The optional attribute scan_output_axes specifies the axis along which the scan_outputs are accumulated for each scan_output. For example, if axis 1 is the time axis (to be scanned) for both inputs and outputs, specify a scan_input axis and scan_output axis value of 1. Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter. Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter. The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs. The behavior of Scan < num_scan_inputs = m, body = loop-body, scan_input_axes = [axis_1, ..., axis_m] > (init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m) is equivalent to the following pseudo-code: // scan_i.shape[axis_i] denotes the (max) sequence-length of scan_i // scan_i.shape[axis_i] is required to be equal to scan_j.shape[axis_j] for all i,j. sequence_length = scan_1.shape[axis_1]; // initialize state-variables st_1 = init_1; ... st_n = init_n; // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = []; // identify number of iterations: // execute loop for (int t = 0; t < sequence_length; ++t) { // generate the scan-input elements: the notation T[t] indicates the sub-tensor // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k. si_1 = scan_1[t]; ... ; si_m = scan_m[t]; // execute loop-body st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m) // accumulate the scan-output elements scan_out_1 = Concat(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat(scan_out_k, so_k); } return st_1, ..., st_n, scan_out_1, ..., scan_out_k; *Sample usage: Encoding RNN using a Scan* The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi, recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes %Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables. graph rnn-encoding { %H_0 = ... %X = ... %Y_h, %Y = Scan[body = , num_scan_inputs=1](%H_0, %X) return %Y, %Y_h } graph rnn-cell-1 ( %H_tminus1[FLOAT, tensor] %X_t[FLOAT, tensor] ) { %Wi = ... %Ri = ... %Wbi = ... %Rbi = ... %t1 = X_t * (Wi^T) %t2 = H_tminus1*(Ri^T) %t3 = Add(%t1, %t2) %t4 = Add(%t3, %Wbi) %t5 = Add(%t4, %Rbi) %Ht = Tanh(%t5) %Accumulate = Identity(%Ht) return %Ht, %Accumulate } Args: initial_state_and_scan_inputs: (variadic, heterogeneous) Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs body: The graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations. num_scan_inputs: An attribute specifying the number of scan_inputs M. scan_input_axes: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input). scan_input_directions: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction. scan_output_axes: An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1]. scan_output_directions: An optional list of K flags, one for each scan_output. The i-th element of the list specifies whether the i-th scan_output should be constructed by appending or prepending a new value in each iteration: 0 indicates appending and 1 indicates prepending. If omitted, all scan_output tensors will be produced by appending a value in each iteration. """ schema = get_schema("Scan", 21, "") op = Op(self, "Scan", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, *initial_state_and_scan_inputs), body=body, num_scan_inputs=num_scan_inputs, scan_input_axes=scan_input_axes, scan_input_directions=scan_input_directions, scan_output_axes=scan_output_axes, scan_output_directions=scan_output_directions, ) T_Shape = TypeVar( "T_Shape", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) T1_Shape: TypeAlias = INT64 def Shape(self, data: T_Shape, *, end: Optional[int] = None, start: int = 0) -> T1_Shape: r"""[🌐 Shape(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Shape.html#shape-21 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor. Optional attributes start and end can be used to compute a slice of the input tensor's shape. If start axis is omitted, the slice starts from axis 0. The end axis, if specified, is exclusive (and the returned value will not include the size of that axis). If the end axis is omitted, the axes upto the last one will be included. Negative axes indicate counting back from the last axis. Note that axes will be clamped to the range [0, r-1], where r is the rank of the input tensor if they are out-of-range (after adding r in the case of negative axis). Thus, specifying any end value > r is equivalent to specifying an end value of r, and specifying any start value < -r is equivalent to specifying a start value of 0. Examples: :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] No attributes specified. Output: [2, 3, 4] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] start: -1 Output: [4] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] end: -1 Output: [2, 3] :: Input tensor with shape: [2, 3, 4] start: 1 end: 2 Output: [3] Args: data: (non-differentiable) An input tensor. end: (Optional) Ending axis for slicing the shape. Negative value means counting dimensions from the back. If omitted, sizes of all axes upto (including) the last one will be included. start: (Optional) Starting axis for slicing the shape. Default value is 0.Negative value means counting dimensions from the back. """ schema = get_schema("Shape", 21, "") op = Op(self, "Shape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), end=end, start=start) T_Size = TypeVar( "T_Size", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) T1_Size: TypeAlias = INT64 def Size(self, data: T_Size) -> T1_Size: r"""[🌐 Size(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Size.html#size-21 "Online Documentation") Takes a tensor as input and outputs a int64 scalar that equals to the total number of elements of the input tensor. Args: data: (non-differentiable) An input tensor. """ schema = get_schema("Size", 21, "") op = Op(self, "Size", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data)) T_Squeeze = TypeVar( "T_Squeeze", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Squeeze(self, data: T_Squeeze, axes: Optional[INT64] = None) -> T_Squeeze: r"""[🌐 Squeeze(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Squeeze.html#squeeze-21 "Online Documentation") Remove single-dimensional entries from the shape of a tensor. Takes an input `axes` with a list of axes to squeeze. If `axes` is not provided, all the single dimensions will be removed from the shape. If an axis is selected with shape entry not equal to one, an error is raised. Args: data: (differentiable) Tensors with at least max(dims) dimensions. axes: (optional, non-differentiable) List of integers indicating the dimensions to squeeze. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). """ schema = get_schema("Squeeze", 21, "") op = Op(self, "Squeeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, axes)) T_Transpose = TypeVar( "T_Transpose", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Transpose( self, data: T_Transpose, *, perm: Optional[Sequence[int]] = None ) -> T_Transpose: r"""[🌐 Transpose(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Transpose.html#transpose-21 "Online Documentation") Transpose the input tensor similar to numpy.transpose. For example, when perm=(1, 0, 2), given an input tensor of shape (1, 2, 3), the output shape will be (2, 1, 3). Args: data: (differentiable) An input tensor. perm: A list of integers. By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes according to the values given. Its length must be equal to the rank of the input. """ schema = get_schema("Transpose", 21, "") op = Op(self, "Transpose", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), perm=perm) T_Unsqueeze = TypeVar( "T_Unsqueeze", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, INT16, INT32, INT4, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT4, UINT64, UINT8, ) def Unsqueeze(self, data: T_Unsqueeze, axes: INT64) -> T_Unsqueeze: r"""[🌐 Unsqueeze(21)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Unsqueeze.html#unsqueeze-21 "Online Documentation") Insert single-dimensional entries to the shape of an input tensor (`data`). Takes one required input `axes` - which contains a list of dimension indices and this operator will insert a dimension of value `1` into the corresponding index of the output tensor (`expanded`). For example, given an input tensor (`data`) of shape [3, 4, 5], then Unsqueeze(data, axes=[0, 4]) outputs a tensor (`expanded`) containing same data as `data` but with shape [1, 3, 4, 5, 1]. The input `axes` should not contain any duplicate entries. It is an error if it contains duplicates. The rank of the output tensor (`output_rank`) is the rank of the input tensor (`data`) plus the number of values in `axes`. Each value in `axes` should be within the (inclusive) range [-output_rank , output_rank - 1]. The order of values in `axes` does not matter and can come in any order. Args: data: (differentiable) Original tensor axes: (non-differentiable) List of integers indicating the dimensions to be inserted. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(expanded). """ schema = get_schema("Unsqueeze", 21, "") op = Op(self, "Unsqueeze", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, axes)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset22.py000066400000000000000000003354611475371071500257430ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. 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Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Acos", 22, "") op = Op(self, "Acos", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Acosh = TypeVar("T_Acosh", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Acosh(self, input: T_Acosh) -> T_Acosh: r"""[🌐 Acosh(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Acosh.html#acosh-22 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic arccosine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Acosh", 22, "") op = Op(self, "Acosh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Asin = TypeVar("T_Asin", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Asin(self, input: T_Asin) -> T_Asin: r"""[🌐 Asin(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Asin.html#asin-22 "Online Documentation") Calculates the arcsine (inverse of sine) of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Asin", 22, "") op = Op(self, "Asin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Asinh = TypeVar("T_Asinh", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Asinh(self, input: T_Asinh) -> T_Asinh: r"""[🌐 Asinh(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Asinh.html#asinh-22 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic arcsine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Asinh", 22, "") op = Op(self, "Asinh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Atan = TypeVar("T_Atan", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Atan(self, input: T_Atan) -> T_Atan: r"""[🌐 Atan(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Atan.html#atan-22 "Online Documentation") Calculates the arctangent (inverse of tangent) of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Atan", 22, "") op = Op(self, "Atan", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Atanh = TypeVar("T_Atanh", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Atanh(self, input: T_Atanh) -> T_Atanh: r"""[🌐 Atanh(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Atanh.html#atanh-22 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic arctangent of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Atanh", 22, "") op = Op(self, "Atanh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_AveragePool = TypeVar("T_AveragePool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def AveragePool( self, X: T_AveragePool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, count_include_pad: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_AveragePool: r"""[🌐 AveragePool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AveragePool.html#averagepool-22 "Online Documentation") AveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. average pooling consisting of computing the average on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape is calculated differently depending on whether explicit padding is used, where pads is employed, or auto padding is used, where auto_pad is utilized. With explicit padding (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html?highlight=maxpool#torch.nn.MaxPool2d): ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled. `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. Sliding windows that would start in the right padded region are ignored. `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` or when ceil_mode is disabled (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling2D): ``` VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i]) + 1 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - 1) / strides_spatial_shape[i]) + 1 ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero). Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. count_include_pad: Whether include pad pixels when calculating values for the edges. Default is 0, doesn't count include pad. dilations: Dilation value along each spatial axis of filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("AveragePool", 22, "") op = Op(self, "AveragePool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, count_include_pad=count_include_pad, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T1_Bernoulli = TypeVar("T1_Bernoulli", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_Bernoulli: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Bernoulli( self, input: T1_Bernoulli, *, dtype: Optional[int] = None, seed: Optional[float] = None ) -> T2_Bernoulli: r"""[🌐 Bernoulli(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Bernoulli.html#bernoulli-22 "Online Documentation") Draws binary random numbers (0 or 1) from a Bernoulli distribution. The input tensor should be a tensor containing probabilities p (a value in the range [0,1]) to be used for drawing the binary random number, where an output of 1 is produced with probability p and an output of 0 is produced with probability (1-p). This operator is non-deterministic and may not produce the same values in different implementations (even if a seed is specified). Args: input: All values in input have to be in the range:[0, 1]. dtype: The data type for the elements of the output tensor. if not specified, we will use the data type of the input tensor. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Bernoulli", 22, "") op = Op(self, "Bernoulli", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, seed=seed) T_Conv = TypeVar("T_Conv", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Conv( self, X: T_Conv, W: T_Conv, B: Optional[T_Conv] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_Conv: r"""[🌐 Conv(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Conv.html#conv-22 "Online Documentation") The convolution operator consumes an input tensor and a filter, and computes the output. Args: X: (differentiable) Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn). Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. W: (differentiable) The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (M x C/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the kernel shape will be (M x C/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... kn) is the dimension of the kernel. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the weight tensor to arrive with the dimension denotation of [FILTER_OUT_CHANNEL, FILTER_IN_CHANNEL, FILTER_SPATIAL, FILTER_SPATIAL ...]. Assuming zero based indices for the shape array, X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C and W.shape[0] mod G == 0. Or in other words FILTER_IN_CHANNEL multiplied by the number of groups should be equal to DATA_CHANNEL and the number of feature maps M should be a multiple of the number of groups G. B: (optional, differentiable) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults is 1 along each spatial axis. group: number of groups input channels and output channels are divided into. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults is 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("Conv", 22, "") op = Op(self, "Conv", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, B), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_ConvTranspose = TypeVar("T_ConvTranspose", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def ConvTranspose( self, X: T_ConvTranspose, W: T_ConvTranspose, B: Optional[T_ConvTranspose] = None, *, auto_pad: str = "NOTSET", dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, output_padding: Optional[Sequence[int]] = None, output_shape: Optional[Sequence[int]] = None, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_ConvTranspose: r"""[🌐 ConvTranspose(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConvTranspose.html#convtranspose-22 "Online Documentation") The convolution transpose operator consumes an input tensor and a filter, and computes the output. If the pads parameter is provided the shape of the output is calculated via the following equation: output_shape[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - pads[start_i] - pads[end_i] output_shape can also be explicitly specified in which case pads values are auto generated using these equations: total_padding[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - output_shape[i] If (auto_pads == SAME_UPPER): pads[start_i] = total_padding[i]/2; pads[end_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2) Else: pads[start_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2); pads[end_i] = (total_padding[i]/2). Args: X: (differentiable) Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn) W: (differentiable) The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (C x M/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the weight shape will be (C x M/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... x kn) is the dimension of the kernel. The number of channels in the output should be equal to W.shape[1] * group (assuming zero based indices of the shape array) B: (optional, differentiable) Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = input_shape[i] * strides[i]` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. group: number of groups input channels and output channels are divided into. kernel_shape: The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W. output_padding: Additional elements added to the side with higher coordinate indices in the output. Each padding value in "output_padding" must be less than the corresponding stride/dilation dimension. By default, this attribute is a zero vector. Note that this attribute doesn't directly affect the computed output values. It only controls the selection of the computed values, so changing this attribute only adds or removes output elements. If "output_shape" is explicitly provided, "output_padding" does not contribute additional size to "output_shape" but participates in the computation of the needed padding amount. This is also called adjs or adjustment in some frameworks. output_shape: The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If output_shape is specified pads values are ignored. See doc for details for equations to generate pads. Note that the output_shape attribute value should not include dimensions for batch size and channels, which are automatically inferred. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("ConvTranspose", 22, "") op = Op(self, "ConvTranspose", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, B), auto_pad=auto_pad, dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, output_padding=output_padding, output_shape=output_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_Cos = TypeVar("T_Cos", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Cos(self, input: T_Cos) -> T_Cos: r"""[🌐 Cos(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cos.html#cos-22 "Online Documentation") Calculates the cosine of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Cos", 22, "") op = Op(self, "Cos", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Cosh = TypeVar("T_Cosh", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Cosh(self, input: T_Cosh) -> T_Cosh: r"""[🌐 Cosh(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cosh.html#cosh-22 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic cosine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Cosh", 22, "") op = Op(self, "Cosh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_DeformConv = TypeVar("T_DeformConv", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def DeformConv( self, X: T_DeformConv, W: T_DeformConv, offset: T_DeformConv, B: Optional[T_DeformConv] = None, mask: Optional[T_DeformConv] = None, *, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, group: int = 1, kernel_shape: Optional[Sequence[int]] = None, offset_group: int = 1, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_DeformConv: r"""[🌐 DeformConv(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__DeformConv.html#deformconv-22 "Online Documentation") Performs deformable convolution as described in https://arxiv.org/abs/1703.06211 and https://arxiv.org/abs/1811.11168. This operator specification supports the general N-D case. Note that most common use cases have 2D or 3D data. Args: X: Input data tensor. For 2D image data, it has shape (N, C, H, W) where N is the batch size, C is the number of input channels, and H and W are the height and width. In general, the shape is (N, C, D1, D2, ... , Dn) for n-dimensional data, where D1 to Dn are the spatial dimension sizes. Most common use cases have n = 2 or 3. W: Weight tensor that will be used in the convolutions. It has shape (oC, C/group, kH, kW), where oC is the number of output channels and kH and kW are the kernel height and width. For more than 2 dimensions, it has shape (oC, C/group, k1, k2, ... , kn). offset: Offset tensor denoting the offset for the sampling locations in the convolution kernel. It has shape (N, offset_group * kH * kW * 2, oH, oW) for 2D data or (N, offset_group * k1 * k2 * ... * kn * n, o1, o2, ... , on) for nD data. Use linear interpolationfor fractional offset values. Sampling locations outside of the padded input tensor gives zero. B: (optional) Optional 1D bias of length oC to be added to the convolution. Default is a tensor of zeros. mask: (optional) The mask tensor to be applied to each position in the convolution kernel. It has shape (N, offset_group * kH * kW, oH, oW) for 2D data or (N, offset_group * k1 * k2 * ... * kn * n, o1, o2, ... , on) for nD data. Default is a tensor of ones. dilations: Dilation value along each spatial axis of the kernel. Default is 1 along each axis. group: Number of groups the input and output channels, C and oC, are divided into. C and oC must both be divisible by group. Default is 1. kernel_shape: Shape of the convolution kernel. If not present, it is inferred from the shape of input W. offset_group: Number of groups of offset. C must be divisible by offset_group. Default is 1. pads: Padding for the beginning and end along each spatial axis. The values represent the number of pixels added to the beginning and end of the corresponding axis and can take any nonnegative value. The format should be as follows: [x1_begin, x2_begin, ..., x1_end, x2_end, ...], where xi_begin is the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end is the number of pixels added at the end of axis `i`. Default is 0 along each axis. strides: Stride along each spatial axis. Default is 1 along each axis. """ schema = get_schema("DeformConv", 22, "") op = Op(self, "DeformConv", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, offset, B, mask), dilations=dilations, group=group, kernel_shape=kernel_shape, offset_group=offset_group, pads=pads, strides=strides, ) T_Det = TypeVar("T_Det", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Det(self, X: T_Det) -> T_Det: r"""[🌐 Det(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Det.html#det-22 "Online Documentation") Det calculates determinant of a square matrix or batches of square matrices. Det takes one input tensor of shape `[*, M, M]`, where `*` is zero or more batch dimensions, and the inner-most 2 dimensions form square matrices. The output is a tensor of shape `[*]`, containing the determinants of all input submatrices. e.g., When the input is 2-D, the output is a scalar(shape is empty: `[]`). Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Det", 22, "") op = Op(self, "Det", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Dropout = TypeVar( "T_Dropout", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, ) T1_Dropout = TypeVar( "T1_Dropout", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, FLOAT8E4M3FN, FLOAT8E4M3FNUZ, FLOAT8E5M2, FLOAT8E5M2FNUZ, ) T2_Dropout: TypeAlias = BOOL def Dropout( self, data: T_Dropout, ratio: Optional[T1_Dropout] = None, training_mode: Optional[T2_Dropout] = None, *, seed: Optional[int] = None, ) -> Tuple[T_Dropout, T2_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-22 "Online Documentation") Dropout takes an input floating-point tensor, an optional input ratio (floating-point scalar) and an optional input training_mode (boolean scalar). It produces two tensor outputs, output (floating-point tensor) and mask (optional `Tensor`). If `training_mode` is true then the output Y will be a random dropout; Note that this Dropout scales the masked input data by the following equation, so to convert the trained model into inference mode, the user can simply not pass `training_mode` input or set it to false. :: output = scale * data * mask, where :: scale = 1. / (1. - ratio). This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: data: (differentiable) The input data as Tensor. ratio: (optional, non-differentiable) The ratio of random dropout, with value in [0, 1). If this input was not set, or if it was set to 0, the output would be a simple copy of the input. If it's non-zero, output will be a random dropout of the scaled input, which is typically the case during training. It is an optional value, if not specified it will default to 0.5. training_mode: (optional, non-differentiable) If set to true then it indicates dropout is being used for training. It is an optional value hence unless specified explicitly, it is false. If it is false, ratio is ignored and the operation mimics inference mode where nothing will be dropped from the input data and if mask is requested as output it will contain all ones. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Dropout", 22, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, ratio, training_mode), seed=seed) T_Elu = TypeVar("T_Elu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Elu(self, X: T_Elu, *, alpha: float = 1.0) -> T_Elu: r"""[🌐 Elu(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Elu.html#elu-22 "Online Documentation") Elu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) 1D input tensor alpha: Coefficient of ELU. """ schema = get_schema("Elu", 22, "") op = Op(self, "Elu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) T1_EyeLike = TypeVar( "T1_EyeLike", BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_EyeLike: TypeAlias = Union[ BFLOAT16, BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def EyeLike( self, input: T1_EyeLike, *, dtype: Optional[int] = None, k: int = 0 ) -> T2_EyeLike: r"""[🌐 EyeLike(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__EyeLike.html#eyelike-22 "Online Documentation") Generate a 2D tensor (matrix) with ones on the diagonal and zeros everywhere else. Only 2D tensors are supported, i.e. input T1 must be of rank 2. The shape of the output tensor is the same as the input tensor. The data type can be specified by the 'dtype' argument. If 'dtype' is not specified, then the type of input tensor is used. By default, the main diagonal is populated with ones, but attribute 'k' can be used to populate upper or lower diagonals. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message and be valid as an output type. Args: input: 2D input tensor to copy shape, and optionally, type information from. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor. If not specified,the data type of the input tensor T1 is used. If input tensor T1 is also notspecified, then type defaults to 'float'. k: (Optional) Index of the diagonal to be populated with ones. Default is 0. If T2 is the output, this op sets T2[i, i+k] = 1. k = 0 populates the main diagonal, k > 0 populates an upper diagonal, and k < 0 populates a lower diagonal. """ schema = get_schema("EyeLike", 22, "") op = Op(self, "EyeLike", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, k=k) T_GRU = TypeVar("T_GRU", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_GRU: TypeAlias = INT32 def GRU( self, X: T_GRU, W: T_GRU, R: T_GRU, B: Optional[T_GRU] = None, sequence_lens: Optional[T1_GRU] = None, initial_h: Optional[T_GRU] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, layout: int = 0, linear_before_reset: int = 0, ) -> Tuple[T_GRU, T_GRU]: r"""[🌐 GRU(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GRU.html#gru-22 "Online Documentation") Computes an one-layer GRU. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: * `X` - input tensor * `z` - update gate * `r` - reset gate * `h` - hidden gate * `t` - time step (t-1 means previous time step) * `W[zrh]` - W parameter weight matrix for update, reset, and hidden gates * `R[zrh]` - R recurrence weight matrix for update, reset, and hidden gates * `Wb[zrh]` - W bias vectors for update, reset, and hidden gates * `Rb[zrh]` - R bias vectors for update, reset, and hidden gates * `WB[zrh]` - W parameter weight matrix for backward update, reset, and hidden gates * `RB[zrh]` - R recurrence weight matrix for backward update, reset, and hidden gates * `WBb[zrh]` - W bias vectors for backward update, reset, and hidden gates * `RBb[zrh]` - R bias vectors for backward update, reset, and hidden gates * `H` - Hidden state * `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: * Relu(x) - max(0, x) * Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) * Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) NOTE: Below are optional * Affine(x) - alpha * x + beta * LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x * ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 * ScaledTanh(x) - alpha * Tanh(beta * x) * HardSigmoid(x) - min(max(alpha * x + beta, 0), 1) * Elu(x) - x if x >= 0 else alpha * (e^x - 1) * Softsign(x) - x/(1 + |x|) * Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh): * zt = f(Xt*(Wz^T) + Ht-1*(Rz^T) + Wbz + Rbz) * rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*(Rr^T) + Wbr + Rbr) * ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*(Rh^T) + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0 * ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*(Rh^T) + Rbh)) + Wbh) # when linear_before_reset != 0 * Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1 This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: (differentiable) The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[zrh]` and `WB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, input_size]`. R: (differentiable) The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[zrh]` and `RB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional, differentiable) The bias tensor for the gates. Concatenation of `[Wb[zrh], Rb[zrh]]` and `[WBb[zrh], RBb[zrh]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 6*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0 sequence_lens: (optional, non-differentiable) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 2 (or 4 if bidirectional) activation functions for update, reset, and hidden gates. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer layout: The shape format of inputs X, initial_h and outputs Y, Y_h. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size]. linear_before_reset: When computing the output of the hidden gate, apply the linear transformation before multiplying by the output of the reset gate. """ schema = get_schema("GRU", 22, "") op = Op(self, "GRU", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, layout=layout, linear_before_reset=linear_before_reset, ) T_GlobalAveragePool = TypeVar("T_GlobalAveragePool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalAveragePool(self, X: T_GlobalAveragePool) -> T_GlobalAveragePool: r"""[🌐 GlobalAveragePool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalAveragePool.html#globalaveragepool-22 "Online Documentation") GlobalAveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the values in the same channel. This is equivalent to AveragePool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. """ schema = get_schema("GlobalAveragePool", 22, "") op = Op(self, "GlobalAveragePool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_GlobalLpPool = TypeVar("T_GlobalLpPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalLpPool(self, X: T_GlobalLpPool, *, p: int = 2) -> T_GlobalLpPool: r"""[🌐 GlobalLpPool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalLpPool.html#globallppool-22 "Online Documentation") GlobalLpPool consumes an input tensor X and applies lp pool pooling across the values in the same channel. This is equivalent to LpPool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data. """ schema = get_schema("GlobalLpPool", 22, "") op = Op(self, "GlobalLpPool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), p=p) T_GlobalMaxPool = TypeVar("T_GlobalMaxPool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GlobalMaxPool(self, X: T_GlobalMaxPool) -> T_GlobalMaxPool: r"""[🌐 GlobalMaxPool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GlobalMaxPool.html#globalmaxpool-22 "Online Documentation") GlobalMaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the values in the same channel. This is equivalent to MaxPool with kernel size equal to the spatial dimension of input tensor. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. """ schema = get_schema("GlobalMaxPool", 22, "") op = Op(self, "GlobalMaxPool", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T1_GridSample = TypeVar( "T1_GridSample", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_GridSample = TypeVar("T2_GridSample", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def GridSample( self, X: T1_GridSample, grid: T2_GridSample, *, align_corners: int = 0, mode: str = "linear", padding_mode: str = "zeros", ) -> T1_GridSample: r"""[🌐 GridSample(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GridSample.html#gridsample-22 "Online Documentation") Given an input `X` and a flow-field `grid`, computes the output `Y` using `X` values and pixel locations from the `grid`. For spatial input `X` with shape (N, C, H, W), the `grid` will have shape (N, H_out, W_out, 2), the output `Y` will have shape (N, C, H_out, W_out). For volumetric input `X` with shape (N, C, D, H, W), the `grid` will have shape (N, D_out, H_out, W_out, 3), the output `Y` will have shape (N, C, D_out, H_out, W_out). More generally, for an input `X` of rank r+2 with shape (N, C, d1, d2, ..., dr), the `grid` will have shape (N, D1_out, D2_out, ..., Dr_out, r), the output `Y` will have shape (N, C, D1_out, D2_out, ..., Dr_out). The tensor `X` contains values at centers of square pixels (voxels, etc) locations such as (n, c, d1_in, d2_in, ..., dr_in). The (n, d1_out, d2_out, ..., dr_out, :) values from the tensor `grid` are the normalized positions for interpolating the values at the (n, c, d1_out, d2_out, ..., dr_out) locations from the output tensor `Y` using a specified interpolation method (the mode) and a padding mode (for `grid` positions falling outside the 2-dimensional image). For example, the values in `grid[n, h_out, w_out, :]` are size-2 vectors specifying normalized positions in the 2-dimensional space of `X`. They are used to interpolate output values of `Y[n, c, h_out, w_out]`. The GridSample operator is often used in doing grid generator and sampler in the [Spatial Transformer Networks](https://arxiv.org/abs/1506.02025). See also in [torch.nn.functional.grid_sample](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.grid_sample.html). Args: X: (differentiable) Input tensor of rank r+2 that has shape (N, C, D1, D2, ..., Dr), where N is the batch size, C is the number of channels, D1, D2, ..., Dr are the spatial dimensions. grid: (non-differentiable) Input offset of shape (N, D1_out, D2_out, ..., Dr_out, r), where D1_out, D2_out, ..., Dr_out are the spatial dimensions of the grid and output, and r is the number of spatial dimensions. Grid specifies the sampling locations normalized by the input spatial dimensions. Therefore, it should have most values in the range of [-1, 1]. If the grid has values outside the range of [-1, 1], the corresponding outputs will be handled as defined by padding_mode. Following computer vision convention, the coordinates in the length-r location vector are listed from the innermost tensor dimension to the outermost, the opposite of regular tensor indexing. align_corners: If align_corners=1, the extrema (-1 and 1) are considered as referring to the center points of the input's corner pixels (voxels, etc.). If align_corners=0, they are instead considered as referring to the corner points of the input's corner pixels (voxels, etc.), making the sampling more resolution agnostic. mode: Three interpolation modes: linear (default), nearest and cubic. The "linear" mode includes linear and N-linear interpolation modes depending on the number of spatial dimensions of the input tensor (i.e. linear for 1 spatial dimension, bilinear for 2 spatial dimensions, etc.). The "cubic" mode also includes N-cubic interpolation modes following the same rules. The "nearest" mode rounds to the nearest even index when the sampling point falls halfway between two indices. padding_mode: Support padding modes for outside grid values: `zeros`(default), `border`, `reflection`. zeros: use 0 for out-of-bound grid locations, border: use border values for out-of-bound grid locations, reflection: use values at locations reflected by the border for out-of-bound grid locations. If index 0 represents the margin pixel, the reflected value at index -1 will be the same as the value at index 1. For location far away from the border, it will keep being reflected until becoming in bound. If pixel location x = -3.5 reflects by border -1 and becomes x' = 1.5, then reflects by border 1 and becomes x'' = 0.5. """ schema = get_schema("GridSample", 22, "") op = Op(self, "GridSample", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, grid), align_corners=align_corners, mode=mode, padding_mode=padding_mode, ) T_HardSigmoid = TypeVar("T_HardSigmoid", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def HardSigmoid( self, X: T_HardSigmoid, *, alpha: float = 0.20000000298023224, beta: float = 0.5 ) -> T_HardSigmoid: r"""[🌐 HardSigmoid(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HardSigmoid.html#hardsigmoid-22 "Online Documentation") HardSigmoid takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the HardSigmoid function, y = max(0, min(1, alpha * x + beta)), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Value of alpha. beta: Value of beta. """ schema = get_schema("HardSigmoid", 22, "") op = Op(self, "HardSigmoid", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, beta=beta) T_HardSwish = TypeVar("T_HardSwish", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def HardSwish(self, X: T_HardSwish) -> T_HardSwish: r"""[🌐 HardSwish(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HardSwish.html#hardswish-22 "Online Documentation") HardSwish takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the HardSwish function, y = x * max(0, min(1, alpha * x + beta)) = x * HardSigmoid(x), where alpha = 1/6 and beta = 0.5, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("HardSwish", 22, "") op = Op(self, "HardSwish", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_InstanceNormalization = TypeVar( "T_InstanceNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) def InstanceNormalization( self, input: T_InstanceNormalization, scale: T_InstanceNormalization, B: T_InstanceNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, ) -> T_InstanceNormalization: r"""[🌐 InstanceNormalization(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__InstanceNormalization.html#instancenormalization-22 "Online Documentation") Carries out instance normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1607.08022. y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + B, where mean and variance are computed per instance per channel. Args: input: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. scale: (differentiable) The input 1-dimensional scale tensor of size C. B: (differentiable) The input 1-dimensional bias tensor of size C. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. """ schema = get_schema("InstanceNormalization", 22, "") op = Op(self, "InstanceNormalization", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, scale, B), epsilon=epsilon) T_LSTM = TypeVar("T_LSTM", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_LSTM: TypeAlias = INT32 def LSTM( self, X: T_LSTM, W: T_LSTM, R: T_LSTM, B: Optional[T_LSTM] = None, sequence_lens: Optional[T1_LSTM] = None, initial_h: Optional[T_LSTM] = None, initial_c: Optional[T_LSTM] = None, P: Optional[T_LSTM] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, input_forget: int = 0, layout: int = 0, ) -> Tuple[T_LSTM, T_LSTM, T_LSTM]: r"""[🌐 LSTM(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LSTM.html#lstm-22 "Online Documentation") Computes an one-layer LSTM. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: * `X` - input tensor * `i` - input gate * `o` - output gate * `f` - forget gate * `c` - cell gate * `t` - time step (t-1 means previous time step) * `W[iofc]` - W parameter weight matrix for input, output, forget, and cell gates * `R[iofc]` - R recurrence weight matrix for input, output, forget, and cell gates * `Wb[iofc]` - W bias vectors for input, output, forget, and cell gates * `Rb[iofc]` - R bias vectors for input, output, forget, and cell gates * `P[iof]` - P peephole weight vector for input, output, and forget gates * `WB[iofc]` - W parameter weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates * `RB[iofc]` - R recurrence weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates * `WBb[iofc]` - W bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates * `RBb[iofc]` - R bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates * `PB[iof]` - P peephole weight vector for backward input, output, and forget gates * `H` - Hidden state * `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: * Relu(x) - max(0, x) * Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) * Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) NOTE: Below are optional * Affine(x) - alpha*x + beta * LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x * ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 * ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) * HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) * Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) * Softsign(x) - x/(1 + |x|) * Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh): * it = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Pi (.) Ct-1 + Wbi + Rbi) * ft = f(Xt*(Wf^T) + Ht-1*(Rf^T) + Pf (.) Ct-1 + Wbf + Rbf) * ct = g(Xt*(Wc^T) + Ht-1*(Rc^T) + Wbc + Rbc) * Ct = ft (.) Ct-1 + it (.) ct * ot = f(Xt*(Wo^T) + Ht-1*(Ro^T) + Po (.) Ct + Wbo + Rbo) * Ht = ot (.) h(Ct) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: (differentiable) The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[iofc]` and `WB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. The tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, input_size]`. R: (differentiable) The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[iofc]` and `RB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional, differentiable) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wb[iofc], Rb[iofc]]`, and `[WBb[iofc], RBb[iofc]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 8*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional, non-differentiable) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. initial_c: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the cell. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. P: (optional, differentiable) The weight tensor for peepholes. Concatenation of `P[iof]` and `PB[iof]` (if bidirectional) along dimension 0. It has shape `[num_directions, 3*hidde_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 3 (or 6 if bidirectional) activation functions for input, output, forget, cell, and hidden. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer input_forget: Couple the input and forget gates if 1. layout: The shape format of inputs X, initial_h, initial_c and outputs Y, Y_h, Y_c. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = initial_c.shape = Y_c.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = initial_c.shape = Y_c.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size]. """ schema = get_schema("LSTM", 22, "") op = Op(self, "LSTM", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h, initial_c, P), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, input_forget=input_forget, layout=layout, ) T_LpNormalization = TypeVar("T_LpNormalization", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpNormalization( self, input: T_LpNormalization, *, axis: int = -1, p: int = 2 ) -> T_LpNormalization: r"""[🌐 LpNormalization(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpNormalization.html#lpnormalization-22 "Online Documentation") Given a matrix, apply Lp-normalization along the provided axis. Args: input: (differentiable) Input matrix axis: The axis on which to apply normalization, -1 mean last axis. p: The order of the normalization, only 1 or 2 are supported. """ schema = get_schema("LpNormalization", 22, "") op = Op(self, "LpNormalization", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis, p=p) T_LpPool = TypeVar("T_LpPool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LpPool( self, X: T_LpPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], p: int = 2, pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_LpPool: r"""[🌐 LpPool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LpPool.html#lppool-22 "Online Documentation") LpPool consumes an input tensor X and applies Lp pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i] ``` Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. dilations: dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults is 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. p: p value of the Lp norm used to pool over the input data. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("LpPool", 22, "") op = Op(self, "LpPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, p=p, pads=pads, strides=strides, ) T_MaxPool = TypeVar("T_MaxPool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, UINT8) I_MaxPool: TypeAlias = INT64 def MaxPool( self, X: T_MaxPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", ceil_mode: int = 0, dilations: Optional[Sequence[int]] = None, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, storage_order: int = 0, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> Tuple[T_MaxPool, I_MaxPool]: r"""[🌐 MaxPool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxPool.html#maxpool-22 "Online Documentation") MaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. max pooling consisting of computing the max on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape is calculated differently depending on whether explicit padding is used, where pads is employed, or auto padding is used, where auto_pad is utilized. With explicit padding (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html?highlight=maxpool#torch.nn.MaxPool2d): ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` or ``` output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1) ``` if ceil_mode is enabled. `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. Sliding windows that would start in the right padded region are ignored. `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` or when ceil_mode is disabled (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling2D): ``` VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)) / strides_spatial_shape[i]) + 1 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - 1) / strides_spatial_shape[i]) + 1 ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = ceil(input_shape[i] / strides[i])` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. ceil_mode: Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape. dilations: Dilation value along each spatial axis of filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. storage_order: The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. This attribute is used only to convert an n-tuple index value into a single integer value for producing the second output. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxPool", 22, "") op = Op(self, "MaxPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, ceil_mode=ceil_mode, dilations=dilations, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, storage_order=storage_order, strides=strides, ) T_MaxRoiPool = TypeVar("T_MaxRoiPool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def MaxRoiPool( self, X: T_MaxRoiPool, rois: T_MaxRoiPool, *, pooled_shape: Sequence[int], spatial_scale: float = 1.0, ) -> T_MaxRoiPool: r"""[🌐 MaxRoiPool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxRoiPool.html#maxroipool-22 "Online Documentation") ROI max pool consumes an input tensor X and region of interests (RoIs) to apply max pooling across each RoI, to produce output 4-D tensor of shape (num_rois, channels, pooled_shape[0], pooled_shape[1]). Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. rois: (non-differentiable) RoIs (Regions of Interest) to pool over. Should be a 2-D tensor of shape (num_rois, 5) given as [[batch_id, x1, y1, x2, y2], ...]. pooled_shape: ROI pool output shape (height, width). spatial_scale: Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input scale to the scale used when pooling. """ schema = get_schema("MaxRoiPool", 22, "") op = Op(self, "MaxRoiPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, rois), pooled_shape=pooled_shape, spatial_scale=spatial_scale, ) T1_MaxUnpool = TypeVar("T1_MaxUnpool", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_MaxUnpool: TypeAlias = INT64 def MaxUnpool( self, X: T1_MaxUnpool, I: T2_MaxUnpool, output_shape: Optional[T2_MaxUnpool] = None, *, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T1_MaxUnpool: r"""[🌐 MaxUnpool(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxUnpool.html#maxunpool-22 "Online Documentation") MaxUnpool essentially computes the partial inverse of the MaxPool op. The input information to this op is typically the output information from a MaxPool op. The first input tensor X is the tensor that needs to be unpooled, which is typically the pooled tensor (first output) from MaxPool. The second input tensor, I, contains the indices to the (locally maximal) elements corresponding to the elements in the first input tensor X. Input tensor I is typically the second output of the MaxPool op. The third (optional) input is a tensor that specifies the output size of the unpooling operation. MaxUnpool is intended to do 'partial' inverse of the MaxPool op. 'Partial' because all the non-maximal values from the original input to MaxPool are set to zero in the output of the MaxUnpool op. Pooling the result of an unpooling operation should give back the original input to the unpooling op. MaxUnpool can produce the same output size for several input sizes, which makes unpooling op ambiguous. The third input argument, output_size, is meant to disambiguate the op and produce output tensor of known/predictable size. In addition to the inputs, MaxUnpool takes three attributes, namely kernel_shape, strides, and pads, which define the exact unpooling op. The attributes typically have the same values as the corresponding pooling op that the unpooling op is trying to invert. Args: X: (differentiable) Input data tensor that has to be unpooled. This tensor is typically the first output of the MaxPool op.Dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non-image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. I: (non-differentiable) Input data tensor containing the indices corresponding to elements in the first input tensor X.This tensor is typically the second output of the MaxPool op.Dimensions must be the same as input tensor X. The indices are linear, i.e. computed considering the tensor as flattened 1-D tensor, assuming row-major storage. Also, the linear indices should not consider padding. So the values in indices are in the range [0, N x C x D1 x ... x Dn). output_shape: (optional, non-differentiable) The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If 'output_shape' is specified, 'pads' values are ignored. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxUnpool", 22, "") op = Op(self, "MaxUnpool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, I, output_shape), kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_Mish = TypeVar("T_Mish", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mish(self, X: T_Mish) -> T_Mish: r"""[🌐 Mish(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mish.html#mish-22 "Online Documentation") Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function. Perform the linear unit element-wise on the input tensor X using formula: :: mish(x) = x * tanh(softplus(x)) = x * tanh(ln(1 + e^{x})) Args: X: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Mish", 22, "") op = Op(self, "Mish", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T1_Multinomial = TypeVar("T1_Multinomial", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_Multinomial: TypeAlias = Union[INT32, INT64] def Multinomial( self, input: T1_Multinomial, *, dtype: int = 6, sample_size: int = 1, seed: Optional[float] = None, ) -> T2_Multinomial: r"""[🌐 Multinomial(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Multinomial.html#multinomial-22 "Online Documentation") Generate a tensor of samples from a multinomial distribution according to the probabilities of each of the possible outcomes. Args: input: Input tensor with shape [batch_size, class_size], where class_size is the number of all possible outcomes. Each value along the axis zero represents the unnormalized log-probability of each corresponding outcome in a batch. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use int32. sample_size: Number of times to sample. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Multinomial", 22, "") op = Op(self, "Multinomial", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, sample_size=sample_size, seed=seed, ) T_NegativeLogLikelihoodLoss = TypeVar( "T_NegativeLogLikelihoodLoss", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) Tind_NegativeLogLikelihoodLoss = TypeVar("Tind_NegativeLogLikelihoodLoss", INT32, INT64) def NegativeLogLikelihoodLoss( self, input: T_NegativeLogLikelihoodLoss, target: Tind_NegativeLogLikelihoodLoss, weight: Optional[T_NegativeLogLikelihoodLoss] = None, *, ignore_index: Optional[int] = None, reduction: str = "mean", ) -> T_NegativeLogLikelihoodLoss: r"""[🌐 NegativeLogLikelihoodLoss(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NegativeLogLikelihoodLoss.html#negativeloglikelihoodloss-22 "Online Documentation") A NegativeLogLikelihoodLoss operator computes (weighted) negative log likelihood loss. Its "input" tensor has the shape of (N, C, d1, d2, ..., dk) where k >= 0. The "input" tensor contains log-probabilities for input[n, :, d_1, d_2,..., d_k] being in a class of [0, C). The operator's "target" input tensor has the shape of (N, d1, d2, ..., dk). It encodes class labels (one of C classes) or it may contain a special value (indicated by an attribute ignore_index) for N x d1 x d2 x ... x dk samples. The loss value for input[n, :, d_1, d_2,...d_k] being classified as class c = target[n][d_1][d_2]...[d_k] is computed as: :: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k]. When an optional "weight" is provided, the sample loss is calculated as: :: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k] * weight[c]. loss is zero for the case when target-value equals ignore_index. :: loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = 0, when target[n][d_1][d_2]...[d_k] = ignore_index If "reduction" attribute is set to "none", the operator's output will be the above loss with shape (N, d1, d2, ..., dk). If "reduction" attribute is set to "mean" (the default attribute value), the output loss is (weight) averaged: :: mean(loss), if "weight" is not provided, or if weight is provided, :: sum(loss) / sum(weight[target[n][d_1][d_2]...[d_k]]]), for all samples. If "reduction" attribute is set to "sum", the output is a scalar: `sum(loss)`. See also https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.NLLLoss. Example 1: :: // negative log likelihood loss, "none" reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] loss = np.zeros((N, d1)) for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] // print(loss) // [[-3. -2.] // [-0. -2.]] Example 2: :: // weighted negative log likelihood loss, sum reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] weight = [0.2, 0.3, 0.1] loss = np.zeros((N, d1)) for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c] loss = np.sum(loss) // print(loss) // -1.1 Example 3: :: // weighted negative log likelihood loss, mean reduction N, C, d1 = 2, 3, 2 input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]], [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]] target = [[2, 1], [0, 2]] weight = [0.2, 0.3, 0.1] loss = np.zeros((N, d1)) weight_total = 0 for n in range(N): for d_1 in range(d1): c = target[n][d_1] loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c] weight_total = weight_total + weight[c] loss = np.sum(loss) / weight_total // print(loss) // -1.57 Args: input: (differentiable) Input tensor of shape (N, C) or (N, C, d1, d2, ..., dk). target: (non-differentiable) Target tensor of shape (N) or (N, d1, d2, ..., dk). Target element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the target values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index. weight: (optional, non-differentiable) Optional rescaling weight tensor. If given, it has to be a tensor of size C. Otherwise, it is treated as if having all ones. ignore_index: Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. It's an optional value. reduction: Type of reduction to apply to loss: none, sum, mean (default). 'none': the output is the loss for each sample. 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the sum of applied weights. """ schema = get_schema("NegativeLogLikelihoodLoss", 22, "") op = Op(self, "NegativeLogLikelihoodLoss", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input, target, weight), ignore_index=ignore_index, reduction=reduction, ) T_RNN = TypeVar("T_RNN", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_RNN: TypeAlias = INT32 def RNN( self, X: T_RNN, W: T_RNN, R: T_RNN, B: Optional[T_RNN] = None, sequence_lens: Optional[T1_RNN] = None, initial_h: Optional[T_RNN] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Sequence[str] = ("Tanh", "Tanh"), clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, layout: int = 0, ) -> Tuple[T_RNN, T_RNN]: r"""[🌐 RNN(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RNN.html#rnn-22 "Online Documentation") Computes an one-layer simple RNN. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: * `X` - input tensor * `i` - input gate * `t` - time step (t-1 means previous time step) * `Wi` - W parameter weight matrix for input gate * `Ri` - R recurrence weight matrix for input gate * `Wbi` - W parameter bias vector for input gate * `Rbi` - R parameter bias vector for input gate * `WBi` - W parameter weight matrix for backward input gate * `RBi` - R recurrence weight matrix for backward input gate * `WBbi` - WR bias vectors for backward input gate * `RBbi` - RR bias vectors for backward input gate * `H` - Hidden state * `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: * Relu(x) - max(0, x) * Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) * Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) NOTE: Below are optional * Affine(x) - alpha*x + beta * LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x * ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 * ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) * HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) * Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) * Softsign(x) - x/(1 + |x|) * Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Tanh): * Ht = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Wbi + Rbi) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: (differentiable) The weight tensor for input gate. Concatenation of `Wi` and `WBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, input_size]`. R: (differentiable) The recurrence weight tensor. Concatenation of `Ri` and `RBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, hidden_size]`. B: (optional, differentiable) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wbi, Rbi]` and `[WBbi, RBbi]` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, 2*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional, non-differentiable) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional, non-differentiable) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: One (or two if bidirectional) activation function for input gate. The activation function must be one of the activation functions specified above. Optional: Default `Tanh` if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer layout: The shape format of inputs X, initial_h and outputs Y, Y_h. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size]. """ schema = get_schema("RNN", 22, "") op = Op(self, "RNN", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, layout=layout, ) T_RandomNormal: TypeAlias = Union[BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomNormal( self, *, dtype: int = 1, mean: float = 0.0, scale: float = 1.0, seed: Optional[float] = None, shape: Sequence[int], ) -> T_RandomNormal: r"""[🌐 RandomNormal(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomNormal.html#randomnormal-22 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a normal distribution. The shape of the tensor is specified by the `shape` argument and the parameter of the normal distribution specified by `mean` and `scale`. The data type is specified by the 'dtype' argument. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Args: dtype: The data type for the elements of the output tensor. Default is TensorProto::FLOAT. mean: The mean of the normal distribution. scale: The standard deviation of the normal distribution. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. shape: The shape of the output tensor. """ schema = get_schema("RandomNormal", 22, "") op = Op(self, "RandomNormal", schema) return op(dtype=dtype, mean=mean, scale=scale, seed=seed, shape=shape) T1_RandomNormalLike = TypeVar( "T1_RandomNormalLike", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_RandomNormalLike: TypeAlias = Union[BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomNormalLike( self, input: T1_RandomNormalLike, *, dtype: Optional[int] = None, mean: float = 0.0, scale: float = 1.0, seed: Optional[float] = None, ) -> T2_RandomNormalLike: r"""[🌐 RandomNormalLike(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomNormalLike.html#randomnormallike-22 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a normal distribution. The shape of the output tensor is copied from the shape of the input tensor, and the parameters of the normal distribution are specified by `mean` and `scale`. The data type is specified by the 'dtype' argument, or copied from the input tensor if not provided. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message, and be valid as an output type. Args: input: Input tensor to copy shape and optionally type information from. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use the data type of the input tensor. mean: The mean of the normal distribution. scale: The standard deviation of the normal distribution. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("RandomNormalLike", 22, "") op = Op(self, "RandomNormalLike", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, mean=mean, scale=scale, seed=seed, ) T_RandomUniform: TypeAlias = Union[BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomUniform( self, *, dtype: int = 1, high: float = 1.0, low: float = 0.0, seed: Optional[float] = None, shape: Sequence[int], ) -> T_RandomUniform: r"""[🌐 RandomUniform(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomUniform.html#randomuniform-22 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a uniform distribution. The shape of the tensor is specified by the `shape` argument and the range by `low` and `high`. The data type is specified by the 'dtype' argument. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Args: dtype: The data type for the elements of the output tensor. If not specified, default is TensorProto::FLOAT. high: Upper boundary of the output values. low: Lower boundary of the output values. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. shape: The shape of the output tensor. """ schema = get_schema("RandomUniform", 22, "") op = Op(self, "RandomUniform", schema) return op(dtype=dtype, high=high, low=low, seed=seed, shape=shape) T1_RandomUniformLike = TypeVar( "T1_RandomUniformLike", BFLOAT16, BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_RandomUniformLike: TypeAlias = Union[BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def RandomUniformLike( self, input: T1_RandomUniformLike, *, dtype: Optional[int] = None, high: float = 1.0, low: float = 0.0, seed: Optional[float] = None, ) -> T2_RandomUniformLike: r"""[🌐 RandomUniformLike(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RandomUniformLike.html#randomuniformlike-22 "Online Documentation") Generate a tensor with random values drawn from a uniform distribution. The shape of the output tensor is copied from the shape of the input tensor, and the parameters of the uniform distribution are specified by `low` and `high`. The data type is specified by the 'dtype' argument, or copied from the input tensor if not provided. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message and be valid as an output type. Args: input: Input tensor to copy shape and optionally type information from. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use the data type of the input tensor. high: Upper boundary of the output values. low: Lower boundary of the output values. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("RandomUniformLike", 22, "") op = Op(self, "RandomUniformLike", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, high=high, low=low, seed=seed ) T1_RoiAlign = TypeVar("T1_RoiAlign", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_RoiAlign: TypeAlias = INT64 def RoiAlign( self, X: T1_RoiAlign, rois: T1_RoiAlign, batch_indices: T2_RoiAlign, *, coordinate_transformation_mode: str = "half_pixel", mode: str = "avg", output_height: int = 1, output_width: int = 1, sampling_ratio: int = 0, spatial_scale: float = 1.0, ) -> T1_RoiAlign: r"""[🌐 RoiAlign(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RoiAlign.html#roialign-22 "Online Documentation") Region of Interest (RoI) align operation described in the [Mask R-CNN paper](https://arxiv.org/abs/1703.06870). RoiAlign consumes an input tensor X and region of interests (rois) to apply pooling across each RoI; it produces a 4-D tensor of shape (num_rois, C, output_height, output_width). RoiAlign is proposed to avoid the misalignment by removing quantizations while converting from original image into feature map and from feature map into RoI feature; in each ROI bin, the value of the sampled locations are computed directly through bilinear interpolation. Args: X: Input data tensor from the previous operator; 4-D feature map of shape (N, C, H, W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. rois: RoIs (Regions of Interest) to pool over; rois is 2-D input of shape (num_rois, 4) given as [[x1, y1, x2, y2], ...]. The RoIs' coordinates are in the coordinate system of the input image. Each coordinate set has a 1:1 correspondence with the 'batch_indices' input. batch_indices: 1-D tensor of shape (num_rois,) with each element denoting the index of the corresponding image in the batch. coordinate_transformation_mode: Allowed values are 'half_pixel' and 'output_half_pixel'. Use the value 'half_pixel' to pixel shift the input coordinates by -0.5 (the recommended behavior). Use the value 'output_half_pixel' to omit the pixel shift for the input (use this for a backward-compatible behavior). mode: The pooling method. Two modes are supported: 'avg' and 'max'. Default is 'avg'. output_height: default 1; Pooled output Y's height. output_width: default 1; Pooled output Y's width. sampling_ratio: Number of sampling points in the interpolation grid used to compute the output value of each pooled output bin. If > 0, then exactly sampling_ratio x sampling_ratio grid points are used. If == 0, then an adaptive number of grid points are used (computed as ceil(roi_width / output_width), and likewise for height). Default is 0. spatial_scale: Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input spatial scale to the scale used when pooling, i.e., spatial scale of the input feature map X relative to the input image. E.g.; default is 1.0f. """ schema = get_schema("RoiAlign", 22, "") op = Op(self, "RoiAlign", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, rois, batch_indices), coordinate_transformation_mode=coordinate_transformation_mode, mode=mode, output_height=output_height, output_width=output_width, sampling_ratio=sampling_ratio, spatial_scale=spatial_scale, ) T_Round = TypeVar("T_Round", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Round(self, X: T_Round) -> T_Round: r"""[🌐 Round(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Round.html#round-22 "Online Documentation") Round takes one input Tensor and rounds the values, element-wise, meaning it finds the nearest integer for each value. In case of halves, the rule is to round them to the nearest even integer. If input x is integral, +0, -0, NaN, or infinite, x itself is returned. The output tensor has the same shape and type as the input. Examples: :: round([0.9]) = [1.0] round([2.5]) = [2.0] round([2.3]) = [2.0] round([1.5]) = [2.0] round([-4.5]) = [-4.0] Args: X: (non-differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Round", 22, "") op = Op(self, "Round", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Selu = TypeVar("T_Selu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Selu( self, X: T_Selu, *, alpha: float = 1.6732631921768188, gamma: float = 1.0507010221481323, ) -> T_Selu: r"""[🌐 Selu(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Selu.html#selu-22 "Online Documentation") Selu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the scaled exponential linear unit function, `y = gamma * (alpha * e^x - alpha) for x <= 0`, `y = gamma * x for x > 0`, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Coefficient of SELU default to 1.67326319217681884765625 (i.e., float32 approximation of 1.6732632423543772848170429916717). gamma: Coefficient of SELU default to 1.05070102214813232421875 (i.e., float32 approximation of 1.0507009873554804934193349852946). """ schema = get_schema("Selu", 22, "") op = Op(self, "Selu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, gamma=gamma) T_Sin = TypeVar("T_Sin", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sin(self, input: T_Sin) -> T_Sin: r"""[🌐 Sin(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sin.html#sin-22 "Online Documentation") Calculates the sine of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sin", 22, "") op = Op(self, "Sin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Sinh = TypeVar("T_Sinh", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sinh(self, input: T_Sinh) -> T_Sinh: r"""[🌐 Sinh(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sinh.html#sinh-22 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic sine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sinh", 22, "") op = Op(self, "Sinh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Softplus = TypeVar("T_Softplus", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softplus(self, X: T_Softplus) -> T_Softplus: r"""[🌐 Softplus(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softplus.html#softplus-22 "Online Documentation") Softplus takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the softplus function, y = ln(exp(x) + 1), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) 1D input tensor """ schema = get_schema("Softplus", 22, "") op = Op(self, "Softplus", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Softsign = TypeVar("T_Softsign", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Softsign(self, input: T_Softsign) -> T_Softsign: r"""[🌐 Softsign(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Softsign.html#softsign-22 "Online Documentation") Calculates the softsign (x/(1+|x|)) of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Softsign", 22, "") op = Op(self, "Softsign", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Tan = TypeVar("T_Tan", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Tan(self, input: T_Tan) -> T_Tan: r"""[🌐 Tan(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tan.html#tan-22 "Online Documentation") Calculates the tangent of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Tan", 22, "") op = Op(self, "Tan", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_ThresholdedRelu = TypeVar("T_ThresholdedRelu", BFLOAT16, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def ThresholdedRelu( self, X: T_ThresholdedRelu, *, alpha: float = 1.0 ) -> T_ThresholdedRelu: r"""[🌐 ThresholdedRelu(22)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ThresholdedRelu.html#thresholdedrelu-22 "Online Documentation") ThresholdedRelu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the rectified linear function, y = x for x > alpha, y = 0 otherwise, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Threshold value """ schema = get_schema("ThresholdedRelu", 22, "") op = Op(self, "ThresholdedRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset3.py000066400000000000000000000167351475371071500256620ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset2 import Opset2 from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32 from onnxscript.values import Op, Opset class Opset3(Opset2): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 3) T_GRU = TypeVar("T_GRU", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_GRU: TypeAlias = INT32 def GRU( self, X: T_GRU, W: T_GRU, R: T_GRU, B: Optional[T_GRU] = None, sequence_lens: Optional[T1_GRU] = None, initial_h: Optional[T_GRU] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, linear_before_reset: int = 0, output_sequence: int = 0, ) -> Tuple[T_GRU, T_GRU]: r"""[🌐 GRU(3)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GRU.html#gru-3 "Online Documentation") Computes an one-layer GRU. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `z` - update gate `r` - reset gate `h` - hidden gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[zrh]` - W parameter weight matrix for update, reset, and hidden gates `R[zrh]` - R recurrence weight matrix for update, reset, and hidden gates `Wb[zrh]` - W bias vectors for update, reset, and hidden gates `Rb[zrh]` - R bias vectors for update, reset, and hidden gates `WB[zrh]` - W parameter weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `RB[zrh]` - R recurrence weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `WBb[zrh]` - W bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `RBb[zrh]` - R bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh): - zt = f(Xt*(Wz^T) + Ht-1*Rz + Wbz + Rbz) - rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*Rr + Wbr + Rbr) - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*Rh + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0 - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*Rh + Rbh) + Wbh) # when linear_before_reset != 0 - Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1 Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[zrh]` and `WB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[zrh]` and `RB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for the gates. Concatenation of `[Wb[zrh], Rb[zrh]]` and `[WBb[zrh], RBb[zrh]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 6*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0 sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 2 (or 4 if bidirectional) activation functions for update, reset, and hidden gates. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer linear_before_reset: When computing the output of the hidden gate, apply the linear transformation before multiplying by the output of the reset gate. output_sequence: The sequence output for the hidden is optional if 0. Default 0. """ schema = get_schema("GRU", 3, "") op = Op(self, "GRU", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, linear_before_reset=linear_before_reset, output_sequence=output_sequence, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset4.py000066400000000000000000000036561475371071500256610ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import TypeVar from onnx.defs import get_schema from onnxscript.onnx_opset._impl.opset3 import Opset3 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset4(Opset3): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 4) T_Concat = TypeVar( "T_Concat", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Concat(self, *inputs: T_Concat, axis: int) -> T_Concat: r"""[🌐 Concat(4)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Concat.html#concat-4 "Online Documentation") Concatenate a list of tensors into a single tensor Args: inputs: (variadic) List of tensors for concatenation axis: Which axis to concat on """ schema = get_schema("Concat", 4, "") op = Op(self, "Concat", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *inputs), axis=axis) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset5.py000066400000000000000000000050141475371071500256500ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import TypeVar from onnx.defs import get_schema from onnxscript.onnx_opset._impl.opset4 import Opset4 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset5(Opset4): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 5) T_Reshape = TypeVar( "T_Reshape", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Reshape(self, data: T_Reshape, shape: INT64) -> T_Reshape: r"""[🌐 Reshape(5)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reshape.html#reshape-5 "Online Documentation") Reshape the input tensor similar to numpy.reshape. First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor. At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken from the input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar. The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements. Args: data: An input tensor. shape: Specified shape for output. """ schema = get_schema("Reshape", 5, "") op = Op(self, "Reshape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, shape)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset6.py000066400000000000000000001007401475371071500256530ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. 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Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Abs", 6, "") op = Op(self, "Abs", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Add = TypeVar("T_Add", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Add( self, A: T_Add, B: T_Add, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T_Add: r"""[🌐 Add(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Add.html#add-6 "Online Documentation") Performs element-wise binary addition (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting """ schema = get_schema("Add", 6, "") op = Op(self, "Add", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_BatchNormalization = TypeVar("T_BatchNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def BatchNormalization( self, X: T_BatchNormalization, scale: T_BatchNormalization, B: T_BatchNormalization, mean: T_BatchNormalization, var: T_BatchNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, is_test: int = 0, momentum: float = 0.8999999761581421, spatial: int = 1, ) -> Tuple[ T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, ]: r"""[🌐 BatchNormalization(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BatchNormalization.html#batchnormalization-6 "Online Documentation") Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, there are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, mean, var, saved_mean, saved_var (training mode) Output case #2: Y (test mode) Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. scale: The scale as a 1-dimensional tensor of size C to be applied to the output. B: The bias as a 1-dimensional tensor of size C to be applied to the output. mean: The running mean (training) or the estimated mean (testing) as a 1-dimensional tensor of size C. var: The running variance (training) or the estimated variance (testing) as a 1-dimensional tensor of size C. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero, default is 1e-5f. is_test: If set to nonzero, run spatial batch normalization in test mode, default is 0. momentum: Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum), default is 0.9f. spatial: If true, compute the mean and variance across all spatial elements If false, compute the mean and variance across per feature.Default is 1. """ schema = get_schema("BatchNormalization", 6, "") op = Op(self, "BatchNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, B, mean, var), epsilon=epsilon, is_test=is_test, momentum=momentum, spatial=spatial, ) T1_Cast = TypeVar( "T1_Cast", BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Cast: TypeAlias = Union[ BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ] def Cast(self, input: T1_Cast, *, to: int) -> T2_Cast: r"""[🌐 Cast(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cast.html#cast-6 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor to a data type specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. NOTE: Casting to and from strings is not supported yet. Args: input: Input tensor to be cast. to: The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto """ schema = get_schema("Cast", 6, "") op = Op(self, "Cast", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), to=to) T_Ceil = TypeVar("T_Ceil", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Ceil(self, X: T_Ceil) -> T_Ceil: r"""[🌐 Ceil(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Ceil.html#ceil-6 "Online Documentation") Ceil takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the ceil is, y = ceil(x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Ceil", 6, "") op = Op(self, "Ceil", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Clip = TypeVar("T_Clip", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Clip( self, input: T_Clip, *, max: float = 3.4028234663852886e38, min: float = -3.4028234663852886e38, ) -> T_Clip: r"""[🌐 Clip(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Clip.html#clip-6 "Online Documentation") Clip operator limits the given input within an interval. The interval is specified with arguments 'min' and 'max'. They default to numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max() respectively. Args: input: Input tensor whose elements to be clipped max: Maximum value, above which element is replaced by max min: Minimum value, under which element is replaced by min """ schema = get_schema("Clip", 6, "") op = Op(self, "Clip", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), max=max, min=min) T_Div = TypeVar("T_Div", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Div( self, A: T_Div, B: T_Div, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T_Div: r"""[🌐 Div(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Div.html#div-6 "Online Documentation") Performs element-wise binary division (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting """ schema = get_schema("Div", 6, "") op = Op(self, "Div", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_Dropout = TypeVar("T_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Dropout( self, data: T_Dropout, *, is_test: int = 0, ratio: float = 0.5 ) -> Tuple[T_Dropout, T_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-6 "Online Documentation") Dropout takes one input data (Tensor) and produces two Tensor outputs, output (Tensor) and mask (Tensor). Depending on whether it is in test mode or not, the output Y will either be a random dropout, or a simple copy of the input. Note that our implementation of Dropout does scaling in the training phase, so during testing nothing needs to be done. Args: data: The input data as Tensor. is_test: (int, default 0) if nonzero, run dropout in test mode where the output is simply Y = X. ratio: (float, default 0.5) the ratio of random dropout """ schema = get_schema("Dropout", 6, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), is_test=is_test, ratio=ratio) T_Elu = TypeVar("T_Elu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Elu(self, X: T_Elu, *, alpha: float = 1.0) -> T_Elu: r"""[🌐 Elu(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Elu.html#elu-6 "Online Documentation") Elu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) 1D input tensor alpha: Coefficient of ELU. """ schema = get_schema("Elu", 6, "") op = Op(self, "Elu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) T_Exp = TypeVar("T_Exp", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Exp(self, input: T_Exp) -> T_Exp: r"""[🌐 Exp(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Exp.html#exp-6 "Online Documentation") Calculates the exponential of the given input tensor, element-wise. Args: input: Input tensor """ schema = get_schema("Exp", 6, "") op = Op(self, "Exp", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Floor = TypeVar("T_Floor", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Floor(self, X: T_Floor) -> T_Floor: r"""[🌐 Floor(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Floor.html#floor-6 "Online Documentation") Floor takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the floor is, y = floor(x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Floor", 6, "") op = Op(self, "Floor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Gemm = TypeVar("T_Gemm", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Gemm( self, A: T_Gemm, B: T_Gemm, C: T_Gemm, *, alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0, broadcast: int = 0, transA: int = 0, transB: int = 0, ) -> T_Gemm: r"""[🌐 Gemm(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gemm.html#gemm-6 "Online Documentation") General Matrix multiplication: https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3 Compute Y = alpha * A * B + beta * C, where input tensor A has dimension (M X K), input tensor B has dimension (K X N), input tensor C and output tensor Y have dimension (M X N). If attribute broadcast is non-zero, input tensor C will be broadcasted to match the dimension requirement. A will be transposed before doing the computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB. Args: A: Input tensor A B: Input tensor B C: Input tensor C alpha: Scalar multiplier for the product of input tensors A * B, the default value is 1.0. beta: Scalar multiplier for input tensor C, the default value is 1.0. broadcast: Whether C should be broadcasted transA: Whether A should be transposed transB: Whether B should be transposed """ schema = get_schema("Gemm", 6, "") op = Op(self, "Gemm", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B, C), alpha=alpha, beta=beta, broadcast=broadcast, transA=transA, transB=transB, ) T_HardSigmoid = TypeVar("T_HardSigmoid", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def HardSigmoid( self, X: T_HardSigmoid, *, alpha: float = 0.20000000298023224, beta: float = 0.5 ) -> T_HardSigmoid: r"""[🌐 HardSigmoid(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__HardSigmoid.html#hardsigmoid-6 "Online Documentation") HardSigmoid takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the HardSigmoid function, y = max(0, min(1, alpha * x + beta)), is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Value of alpha. beta: Value of beta. """ schema = get_schema("HardSigmoid", 6, "") op = Op(self, "HardSigmoid", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, beta=beta) T_InstanceNormalization = TypeVar("T_InstanceNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def InstanceNormalization( self, input: T_InstanceNormalization, scale: T_InstanceNormalization, B: T_InstanceNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, ) -> T_InstanceNormalization: r"""[🌐 InstanceNormalization(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__InstanceNormalization.html#instancenormalization-6 "Online Documentation") Carries out instance normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1607.08022. y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + B, where mean and variance are computed per instance per channel. Args: input: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. scale: (differentiable) The input 1-dimensional scale tensor of size C. B: (differentiable) The input 1-dimensional bias tensor of size C. epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. """ schema = get_schema("InstanceNormalization", 6, "") op = Op(self, "InstanceNormalization", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, scale, B), epsilon=epsilon) T_LeakyRelu = TypeVar("T_LeakyRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def LeakyRelu(self, X: T_LeakyRelu, *, alpha: float = 0.009999999776482582) -> T_LeakyRelu: r"""[🌐 LeakyRelu(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LeakyRelu.html#leakyrelu-6 "Online Documentation") LeakyRelu takes input data (Tensor) and an argument alpha, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = alpha * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`, is applied to the data tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Coefficient of leakage. """ schema = get_schema("LeakyRelu", 6, "") op = Op(self, "LeakyRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha) T_Log = TypeVar("T_Log", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Log(self, input: T_Log) -> T_Log: r"""[🌐 Log(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Log.html#log-6 "Online Documentation") Calculates the natural log of the given input tensor, element-wise. Args: input: Input tensor """ schema = get_schema("Log", 6, "") op = Op(self, "Log", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Max = TypeVar("T_Max", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Max(self, *data_0: T_Max) -> T_Max: r"""[🌐 Max(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Max.html#max-6 "Online Documentation") Element-wise max of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Max. """ schema = get_schema("Max", 6, "") op = Op(self, "Max", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Mean = TypeVar("T_Mean", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mean(self, *data_0: T_Mean) -> T_Mean: r"""[🌐 Mean(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mean.html#mean-6 "Online Documentation") Element-wise mean of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Mean. """ schema = get_schema("Mean", 6, "") op = Op(self, "Mean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Min = TypeVar("T_Min", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Min(self, *data_0: T_Min) -> T_Min: r"""[🌐 Min(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Min.html#min-6 "Online Documentation") Element-wise min of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Min """ schema = get_schema("Min", 6, "") op = Op(self, "Min", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Mul = TypeVar("T_Mul", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Mul( self, A: T_Mul, B: T_Mul, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T_Mul: r"""[🌐 Mul(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mul.html#mul-6 "Online Documentation") Performs element-wise binary multiplication (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting """ schema = get_schema("Mul", 6, "") op = Op(self, "Mul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_Neg = TypeVar("T_Neg", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8) def Neg(self, X: T_Neg) -> T_Neg: r"""[🌐 Neg(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Neg.html#neg-6 "Online Documentation") Neg takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where each element flipped sign, y = -x, is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Neg", 6, "") op = Op(self, "Neg", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_PRelu = TypeVar("T_PRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def PRelu(self, X: T_PRelu, slope: T_PRelu) -> T_PRelu: r"""[🌐 PRelu(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__PRelu.html#prelu-6 "Online Documentation") PRelu takes input data (Tensor) and slope tensor as input, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise. Args: X: Input tensor slope: Slope tensor. If `Slope` is of size 1, the value is sharedacross different channels """ schema = get_schema("PRelu", 6, "") op = Op(self, "PRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, slope)) T_Reciprocal = TypeVar("T_Reciprocal", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Reciprocal(self, X: T_Reciprocal) -> T_Reciprocal: r"""[🌐 Reciprocal(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Reciprocal.html#reciprocal-6 "Online Documentation") Reciprocal takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the reciprocal is, y = 1/x, is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Reciprocal", 6, "") op = Op(self, "Reciprocal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Relu = TypeVar("T_Relu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Relu(self, X: T_Relu) -> T_Relu: r"""[🌐 Relu(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Relu.html#relu-6 "Online Documentation") Relu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the rectified linear function, y = max(0, x), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Relu", 6, "") op = Op(self, "Relu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Selu = TypeVar("T_Selu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Selu( self, X: T_Selu, *, alpha: float = 1.6732631921768188, gamma: float = 1.0507010221481323, ) -> T_Selu: r"""[🌐 Selu(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Selu.html#selu-6 "Online Documentation") Selu takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the scaled exponential linear unit function, `y = gamma * (alpha * e^x - alpha) for x <= 0`, `y = gamma * x for x > 0`, is applied to the tensor elementwise. Args: X: (differentiable) Input tensor alpha: Coefficient of SELU default to 1.67326319217681884765625 (i.e., float32 approximation of 1.6732632423543772848170429916717). gamma: Coefficient of SELU default to 1.05070102214813232421875 (i.e., float32 approximation of 1.0507009873554804934193349852946). """ schema = get_schema("Selu", 6, "") op = Op(self, "Selu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), alpha=alpha, gamma=gamma) T_Sigmoid = TypeVar("T_Sigmoid", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sigmoid(self, X: T_Sigmoid) -> T_Sigmoid: r"""[🌐 Sigmoid(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sigmoid.html#sigmoid-6 "Online Documentation") Sigmoid takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the sigmoid function, y = 1 / (1 + exp(-x)), is applied to the tensor elementwise. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Sigmoid", 6, "") op = Op(self, "Sigmoid", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Sqrt = TypeVar("T_Sqrt", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sqrt(self, X: T_Sqrt) -> T_Sqrt: r"""[🌐 Sqrt(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sqrt.html#sqrt-6 "Online Documentation") Square root takes one input data (Tensor) and produces one output data (Tensor) where the square root is, y = x^0.5, is applied to the tensor elementwise. If x is negative, then it will return NaN. Args: X: Input tensor """ schema = get_schema("Sqrt", 6, "") op = Op(self, "Sqrt", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Sub = TypeVar("T_Sub", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Sub( self, A: T_Sub, B: T_Sub, *, axis: Optional[int] = None, broadcast: int = 0 ) -> T_Sub: r"""[🌐 Sub(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sub.html#sub-6 "Online Documentation") Performs element-wise binary subtraction (with limited broadcast support). If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set, suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet. For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1): shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0 Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting. Args: A: First operand, should share the type with the second operand. B: Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size. axis: If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details. broadcast: Pass 1 to enable broadcasting """ schema = get_schema("Sub", 6, "") op = Op(self, "Sub", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B), axis=axis, broadcast=broadcast) T_Sum = TypeVar("T_Sum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sum(self, *data_0: T_Sum) -> T_Sum: r"""[🌐 Sum(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sum.html#sum-6 "Online Documentation") Element-wise sum of each of the input tensors. All inputs and outputs must have the same shape and data type. Args: data_0: (variadic) List of tensors for Sum. """ schema = get_schema("Sum", 6, "") op = Op(self, "Sum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Tanh = TypeVar("T_Tanh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Tanh(self, input: T_Tanh) -> T_Tanh: r"""[🌐 Tanh(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tanh.html#tanh-6 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic tangent of the given input tensor element-wise. Args: input: Input tensor """ schema = get_schema("Tanh", 6, "") op = Op(self, "Tanh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Tile = TypeVar( "T_Tile", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Tile: TypeAlias = INT64 def Tile(self, input: T_Tile, repeats: T1_Tile) -> T_Tile: r"""[🌐 Tile(6)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tile.html#tile-6 "Online Documentation") Constructs a tensor by tiling a given tensor. This is the same as function `tile` in Numpy, but no broadcast. For example A = [[1, 2], [3, 4]], B = [1, 2], tile(A, B) = [[1, 2, 1, 2], [3, 4, 3, 4]] Args: input: Input tensor of any shape. repeats: 1D int64 tensor of the same length as input's dimension number, includes numbers of repeated copies along input's dimensions. """ schema = get_schema("Tile", 6, "") op = Op(self, "Tile", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, repeats)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset7.py000066400000000000000000001376351475371071500256710ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset6 import Opset6 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset7(Opset6): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 7) T_Acos = TypeVar("T_Acos", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Acos(self, input: T_Acos) -> T_Acos: r"""[🌐 Acos(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Acos.html#acos-7 "Online Documentation") Calculates the arccosine (inverse of cosine) of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Acos", 7, "") op = Op(self, "Acos", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Add = TypeVar("T_Add", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Add(self, A: T_Add, B: T_Add) -> T_Add: r"""[🌐 Add(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Add.html#add-7 "Online Documentation") Performs element-wise binary addition (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First operand. B: Second operand. """ schema = get_schema("Add", 7, "") op = Op(self, "Add", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_And: TypeAlias = BOOL T1_And: TypeAlias = BOOL def And(self, A: T_And, B: T_And) -> T1_And: r"""[🌐 And(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__And.html#and-7 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `and` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("And", 7, "") op = Op(self, "And", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Asin = TypeVar("T_Asin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Asin(self, input: T_Asin) -> T_Asin: r"""[🌐 Asin(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Asin.html#asin-7 "Online Documentation") Calculates the arcsine (inverse of sine) of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Asin", 7, "") op = Op(self, "Asin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Atan = TypeVar("T_Atan", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Atan(self, input: T_Atan) -> T_Atan: r"""[🌐 Atan(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Atan.html#atan-7 "Online Documentation") Calculates the arctangent (inverse of tangent) of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Atan", 7, "") op = Op(self, "Atan", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_AveragePool = TypeVar("T_AveragePool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def AveragePool( self, X: T_AveragePool, *, auto_pad: str = "NOTSET", count_include_pad: int = 0, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T_AveragePool: r"""[🌐 AveragePool(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__AveragePool.html#averagepool-7 "Online Documentation") AveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. average pooling consisting of computing the average on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1) * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero). Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. count_include_pad: Whether include pad pixels when calculating values for the edges. Default is 0, doesn't count include pad. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("AveragePool", 7, "") op = Op(self, "AveragePool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, count_include_pad=count_include_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_BatchNormalization = TypeVar("T_BatchNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def BatchNormalization( self, X: T_BatchNormalization, scale: T_BatchNormalization, B: T_BatchNormalization, mean: T_BatchNormalization, var: T_BatchNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, momentum: float = 0.8999999761581421, spatial: int = 1, ) -> Tuple[ T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, ]: r"""[🌐 BatchNormalization(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BatchNormalization.html#batchnormalization-7 "Online Documentation") Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, there are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, mean, var, saved_mean, saved_var (training mode) Output case #2: Y (test mode) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. scale: If spatial is true, the dimension of scale is (C). If spatial is false, the dimensions of scale are (C x D1 x ... x Dn) B: If spatial is true, the dimension of bias is (C). If spatial is false, the dimensions of bias are (C x D1 x ... x Dn) mean: If spatial is true, the dimension of the running mean (training) or the estimated mean (testing) is (C). If spatial is false, the dimensions of the running mean (training) or the estimated mean (testing) are (C x D1 x ... x Dn). var: If spatial is true, the dimension of the running variance(training) or the estimated variance (testing) is (C). If spatial is false, the dimensions of the running variance(training) or the estimated variance (testing) are (C x D1 x ... x Dn). epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. momentum: Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum). spatial: If true, compute the mean and variance across per activation. If false, compute the mean and variance across per feature over each mini-batch. """ schema = get_schema("BatchNormalization", 7, "") op = Op(self, "BatchNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, B, mean, var), epsilon=epsilon, momentum=momentum, spatial=spatial, ) T_Cos = TypeVar("T_Cos", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Cos(self, input: T_Cos) -> T_Cos: r"""[🌐 Cos(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cos.html#cos-7 "Online Documentation") Calculates the cosine of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Cos", 7, "") op = Op(self, "Cos", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Div = TypeVar("T_Div", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Div(self, A: T_Div, B: T_Div) -> T_Div: r"""[🌐 Div(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Div.html#div-7 "Online Documentation") Performs element-wise binary division (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First operand. B: Second operand. """ schema = get_schema("Div", 7, "") op = Op(self, "Div", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Dropout = TypeVar("T_Dropout", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Dropout(self, data: T_Dropout, *, ratio: float = 0.5) -> Tuple[T_Dropout, T_Dropout]: r"""[🌐 Dropout(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Dropout.html#dropout-7 "Online Documentation") Dropout takes one input data (Tensor) and produces two Tensor outputs, output (Tensor) and mask (Tensor). Depending on whether it is in test mode or not, the output Y will either be a random dropout, or a simple copy of the input. Note that our implementation of Dropout does scaling in the training phase, so during testing nothing needs to be done. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: data: The input data as Tensor. ratio: The ratio of random dropout """ schema = get_schema("Dropout", 7, "") op = Op(self, "Dropout", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data), ratio=ratio) T_Equal = TypeVar("T_Equal", BOOL, INT32, INT64) T1_Equal: TypeAlias = BOOL def Equal(self, A: T_Equal, B: T_Equal) -> T1_Equal: r"""[🌐 Equal(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Equal.html#equal-7 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `equal` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First input operand for the logical operator. B: Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Equal", 7, "") op = Op(self, "Equal", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_GRU = TypeVar("T_GRU", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_GRU: TypeAlias = INT32 def GRU( self, X: T_GRU, W: T_GRU, R: T_GRU, B: Optional[T_GRU] = None, sequence_lens: Optional[T1_GRU] = None, initial_h: Optional[T_GRU] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, linear_before_reset: int = 0, ) -> Tuple[T_GRU, T_GRU]: r"""[🌐 GRU(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__GRU.html#gru-7 "Online Documentation") Computes an one-layer GRU. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `z` - update gate `r` - reset gate `h` - hidden gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[zrh]` - W parameter weight matrix for update, reset, and hidden gates `R[zrh]` - R recurrence weight matrix for update, reset, and hidden gates `Wb[zrh]` - W bias vectors for update, reset, and hidden gates `Rb[zrh]` - R bias vectors for update, reset, and hidden gates `WB[zrh]` - W parameter weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `RB[zrh]` - R recurrence weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `WBb[zrh]` - W bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `RBb[zrh]` - R bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh): - zt = f(Xt*(Wz^T) + Ht-1*(Rz^T) + Wbz + Rbz) - rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*(Rr^T) + Wbr + Rbr) - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*(Rh^T) + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0 - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*(Rh^T) + Rbh)) + Wbh) # when linear_before_reset != 0 - Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1 This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[zrh]` and `WB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[zrh]` and `RB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for the gates. Concatenation of `[Wb[zrh], Rb[zrh]]` and `[WBb[zrh], RBb[zrh]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 6*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0 sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 2 (or 4 if bidirectional) activation functions for update, reset, and hidden gates. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer linear_before_reset: When computing the output of the hidden gate, apply the linear transformation before multiplying by the output of the reset gate. """ schema = get_schema("GRU", 7, "") op = Op(self, "GRU", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, linear_before_reset=linear_before_reset, ) T_Gemm = TypeVar("T_Gemm", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Gemm( self, A: T_Gemm, B: T_Gemm, C: T_Gemm, *, alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0, transA: int = 0, transB: int = 0, ) -> T_Gemm: r"""[🌐 Gemm(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gemm.html#gemm-7 "Online Documentation") General Matrix multiplication: https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3 A' = transpose(A) if transA else A B' = transpose(B) if transB else B Compute Y = alpha * A' * B' + beta * C, where input tensor A has shape (M, K) or (K, M), input tensor B has shape (K, N) or (N, K), input tensor C is broadcastable to shape (M, N), and output tensor Y has shape (M, N). A will be transposed before doing the computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor C should be unidirectional broadcastable to tensor A * B); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: Input tensor A. The shape of A should be (M, K) if transA is 0, or (K, M) if transA is non-zero. B: Input tensor B. The shape of B should be (K, N) if transB is 0, or (N, K) if transB is non-zero. C: Input tensor C. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N). alpha: Scalar multiplier for the product of input tensors A * B. beta: Scalar multiplier for input tensor C. transA: Whether A should be transposed transB: Whether B should be transposed """ schema = get_schema("Gemm", 7, "") op = Op(self, "Gemm", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B, C), alpha=alpha, beta=beta, transA=transA, transB=transB, ) T_Greater = TypeVar("T_Greater", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Greater: TypeAlias = BOOL def Greater(self, A: T_Greater, B: T_Greater) -> T1_Greater: r"""[🌐 Greater(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Greater.html#greater-7 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `greater` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First input operand for the logical operator. B: Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Greater", 7, "") op = Op(self, "Greater", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_LSTM = TypeVar("T_LSTM", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_LSTM: TypeAlias = INT32 def LSTM( self, X: T_LSTM, W: T_LSTM, R: T_LSTM, B: Optional[T_LSTM] = None, sequence_lens: Optional[T1_LSTM] = None, initial_h: Optional[T_LSTM] = None, initial_c: Optional[T_LSTM] = None, P: Optional[T_LSTM] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Optional[Sequence[str]] = None, clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, input_forget: int = 0, ) -> Tuple[T_LSTM, T_LSTM, T_LSTM]: r"""[🌐 LSTM(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__LSTM.html#lstm-7 "Online Documentation") Computes an one-layer LSTM. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `i` - input gate `o` - output gate `f` - forget gate `c` - cell gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[iofc]` - W parameter weight matrix for input, output, forget, and cell gates `R[iofc]` - R recurrence weight matrix for input, output, forget, and cell gates `Wb[iofc]` - W bias vectors for input, output, forget, and cell gates `Rb[iofc]` - R bias vectors for input, output, forget, and cell gates `P[iof]` - P peephole weight vector for input, output, and forget gates `WB[iofc]` - W parameter weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates `RB[iofc]` - R recurrence weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates `WBb[iofc]` - W bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates `RBb[iofc]` - R bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates `PB[iof]` - P peephole weight vector for backward input, output, and forget gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh): - it = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Pi (.) Ct-1 + Wbi + Rbi) - ft = f(Xt*(Wf^T) + Ht-1*(Rf^T) + Pf (.) Ct-1 + Wbf + Rbf) - ct = g(Xt*(Wc^T) + Ht-1*(Rc^T) + Wbc + Rbc) - Ct = ft (.) Ct-1 + it (.) ct - ot = f(Xt*(Wo^T) + Ht-1*(Ro^T) + Po (.) Ct + Wbo + Rbo) - Ht = ot (.) h(Ct) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for the gates. Concatenation of `W[iofc]` and `WB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. The tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[iofc]` and `RB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wb[iofc], Rb[iofc]]`, and `[WBb[iofc], RBb[iofc]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 8*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. initial_c: (optional) Optional initial value of the cell. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. P: (optional) The weight tensor for peepholes. Concatenation of `P[iof]` and `PB[iof]` (if bidirectional) along dimension 0. It has shape `[num_directions, 3*hidde_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: A list of 3 (or 6 if bidirectional) activation functions for input, output, forget, cell, and hidden. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer input_forget: Couple the input and forget gates if 1. """ schema = get_schema("LSTM", 7, "") op = Op(self, "LSTM", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h, initial_c, P), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, input_forget=input_forget, ) T_Less = TypeVar("T_Less", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_Less: TypeAlias = BOOL def Less(self, A: T_Less, B: T_Less) -> T1_Less: r"""[🌐 Less(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Less.html#less-7 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `less` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First input operand for the logical operator. B: Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Less", 7, "") op = Op(self, "Less", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Mul = TypeVar("T_Mul", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Mul(self, A: T_Mul, B: T_Mul) -> T_Mul: r"""[🌐 Mul(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mul.html#mul-7 "Online Documentation") Performs element-wise binary multiplication (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First operand. B: Second operand. """ schema = get_schema("Mul", 7, "") op = Op(self, "Mul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T1_Multinomial = TypeVar("T1_Multinomial", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_Multinomial: TypeAlias = Union[INT32, INT64] def Multinomial( self, input: T1_Multinomial, *, dtype: int = 6, sample_size: int = 1, seed: Optional[float] = None, ) -> T2_Multinomial: r"""[🌐 Multinomial(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Multinomial.html#multinomial-7 "Online Documentation") Generate a tensor of samples from a multinomial distribution according to the probabilities of each of the possible outcomes. Args: input: Input tensor with shape [batch_size, class_size], where class_size is the number of all possible outcomes. Each value along the axis zero represents the unnormalized log-probability of each corresponding outcome in a batch. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use int32. sample_size: Number of times to sample. seed: (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one. """ schema = get_schema("Multinomial", 7, "") op = Op(self, "Multinomial", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, sample_size=sample_size, seed=seed, ) T_Or: TypeAlias = BOOL T1_Or: TypeAlias = BOOL def Or(self, A: T_Or, B: T_Or) -> T1_Or: r"""[🌐 Or(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Or.html#or-7 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `or` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Or", 7, "") op = Op(self, "Or", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_PRelu = TypeVar("T_PRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def PRelu(self, X: T_PRelu, slope: T_PRelu) -> T_PRelu: r"""[🌐 PRelu(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__PRelu.html#prelu-7 "Online Documentation") PRelu takes input data (Tensor) and slope tensor as input, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor slope should be unidirectional broadcastable to input tensor X); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: Input tensor slope: Slope tensor. The shape of slope can be smaller than first input X; if so, its shape must be unidirectional broadcastable to X """ schema = get_schema("PRelu", 7, "") op = Op(self, "PRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, slope)) T_Pow = TypeVar("T_Pow", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Pow(self, X: T_Pow, Y: T_Pow) -> T_Pow: r"""[🌐 Pow(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Pow.html#pow-7 "Online Documentation") Pow takes input data (Tensor) and exponent Tensor, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = x^exponent`, is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: First operand, base of the exponent. Y: Second operand, power of the exponent. """ schema = get_schema("Pow", 7, "") op = Op(self, "Pow", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y)) T_RNN = TypeVar("T_RNN", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T1_RNN: TypeAlias = INT32 def RNN( self, X: T_RNN, W: T_RNN, R: T_RNN, B: Optional[T_RNN] = None, sequence_lens: Optional[T1_RNN] = None, initial_h: Optional[T_RNN] = None, *, activation_alpha: Optional[Sequence[float]] = None, activation_beta: Optional[Sequence[float]] = None, activations: Sequence[str] = ("Tanh", "Tanh"), clip: Optional[float] = None, direction: str = "forward", hidden_size: Optional[int] = None, ) -> Tuple[T_RNN, T_RNN]: r"""[🌐 RNN(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__RNN.html#rnn-7 "Online Documentation") Computes an one-layer simple RNN. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `i` - input gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `Wi` - W parameter weight matrix for input gate `Ri` - R recurrence weight matrix for input gate `Wbi` - W parameter bias vector for input gate `Rbi` - R parameter bias vector for input gate `WBi` - W parameter weight matrix for backward input gate `RBi` - R recurrence weight matrix for backward input gate `WBbi` - WR bias vectors for backward input gate `RBbi` - RR bias vectors for backward input gate `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Tanh): - Ht = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Wbi + Rbi) This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`. W: The weight tensor for input gate. Concatenation of `Wi` and `WBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, input_size]`. R: The recurrence weight tensor. Concatenation of `Ri` and `RBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, hidden_size]`. B: (optional) The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wbi, Rbi]` and `[WBbi, RBbi]` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, 2*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0. sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`. initial_h: (optional) Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. activation_alpha: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01. activation_beta: Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators. activations: One (or two if bidirectional) activation function for input gate. The activation function must be one of the activation functions specified above. Optional: Default `Tanh` if not specified. clip: Cell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified. direction: Specify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional. hidden_size: Number of neurons in the hidden layer """ schema = get_schema("RNN", 7, "") op = Op(self, "RNN", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, W, R, B, sequence_lens, initial_h), activation_alpha=activation_alpha, activation_beta=activation_beta, activations=activations, clip=clip, direction=direction, hidden_size=hidden_size, ) T_Sin = TypeVar("T_Sin", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sin(self, input: T_Sin) -> T_Sin: r"""[🌐 Sin(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sin.html#sin-7 "Online Documentation") Calculates the sine of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sin", 7, "") op = Op(self, "Sin", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Sub = TypeVar("T_Sub", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Sub(self, A: T_Sub, B: T_Sub) -> T_Sub: r"""[🌐 Sub(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sub.html#sub-7 "Online Documentation") Performs element-wise binary subtraction (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First operand. B: Second operand. """ schema = get_schema("Sub", 7, "") op = Op(self, "Sub", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_Tan = TypeVar("T_Tan", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Tan(self, input: T_Tan) -> T_Tan: r"""[🌐 Tan(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Tan.html#tan-7 "Online Documentation") Calculates the tangent of the given input tensor, element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Tan", 7, "") op = Op(self, "Tan", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Upsample = TypeVar( "T_Upsample", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Upsample( self, X: T_Upsample, *, mode: str = "nearest", scales: Sequence[float] ) -> T_Upsample: r"""[🌐 Upsample(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Upsample.html#upsample-7 "Online Documentation") Upsample the input tensor. Each dimension value of the output tensor is: output_dimension = floor(input_dimension * scale). Args: X: N-D tensor mode: Two interpolation modes: nearest (default), and linear (including bilinear, trilinear, etc) scales: The scale array along each dimension. It takes value greater than or equal to 1. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. """ schema = get_schema("Upsample", 7, "") op = Op(self, "Upsample", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), mode=mode, scales=scales) T_Xor: TypeAlias = BOOL T1_Xor: TypeAlias = BOOL def Xor(self, A: T_Xor, B: T_Xor) -> T1_Xor: r"""[🌐 Xor(7)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Xor.html#xor-7 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `xor` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: (non-differentiable) First input operand for the logical operator. B: (non-differentiable) Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Xor", 7, "") op = Op(self, "Xor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset8.py000066400000000000000000000457011475371071500256620ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar from onnx import GraphProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset7 import Opset7 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset8(Opset7): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 8) T_Expand = TypeVar( "T_Expand", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Expand(self, input: T_Expand, shape: INT64) -> T_Expand: r"""[🌐 Expand(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Expand.html#expand-8 "Online Documentation") Broadcast the input tensor following the given shape and the broadcast rule. The broadcast rule is similar to numpy.array(input) * numpy.ones(shape): Dimensions are right alignment; Two corresponding dimensions must have the same value, or one of them is equal to 1. Also, this operator is similar to numpy.broadcast_to(input, shape), but the major difference is numpy.broadcast_to() does not allow shape to be smaller than input.size(). It is possible that the output.shape is not equal to shape, when some dimensions in shape is equal to 1, or the shape.ndim < input.shape.ndim. Args: input: Input tensor shape: A 1-D tensor indicates the shape you want to expand to, following the broadcast rule """ schema = get_schema("Expand", 8, "") op = Op(self, "Expand", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, shape)) T_Max = TypeVar("T_Max", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Max(self, *data_0: T_Max) -> T_Max: r"""[🌐 Max(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Max.html#max-8 "Online Documentation") Element-wise max of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic) List of tensors for max. """ schema = get_schema("Max", 8, "") op = Op(self, "Max", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_MaxPool = TypeVar("T_MaxPool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) I_MaxPool: TypeAlias = INT64 def MaxPool( self, X: T_MaxPool, *, auto_pad: str = "NOTSET", kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, storage_order: int = 0, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> Tuple[T_MaxPool, I_MaxPool]: r"""[🌐 MaxPool(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxPool.html#maxpool-8 "Online Documentation") MaxPool consumes an input tensor X and applies max pooling across the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths. max pooling consisting of computing the max on all values of a subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following: ``` output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1) * pad_shape[i] is sum of pads along axis i ``` `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following: ``` VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i]) SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i]) ``` And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`: ``` pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i] ``` The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad. Args: X: Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. auto_pad: auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. storage_order: The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxPool", 8, "") op = Op(self, "MaxPool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), auto_pad=auto_pad, kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, storage_order=storage_order, strides=strides, ) T_Mean = TypeVar("T_Mean", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Mean(self, *data_0: T_Mean) -> T_Mean: r"""[🌐 Mean(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Mean.html#mean-8 "Online Documentation") Element-wise mean of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic) List of tensors for mean. """ schema = get_schema("Mean", 8, "") op = Op(self, "Mean", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) T_Min = TypeVar("T_Min", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Min(self, *data_0: T_Min) -> T_Min: r"""[🌐 Min(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Min.html#min-8 "Online Documentation") Element-wise min of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic) List of tensors for min. """ schema = get_schema("Min", 8, "") op = Op(self, "Min", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) I_Scan: TypeAlias = INT64 V_Scan = TypeVar( "V_Scan", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Scan( self, sequence_lens: Optional[I_Scan], *initial_state_and_scan_inputs: V_Scan, body: GraphProto, directions: Optional[Sequence[int]] = None, num_scan_inputs: int, ) -> V_Scan: r"""[🌐 Scan(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scan.html#scan-8 "Online Documentation") Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors, constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences, functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing. Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred to as loop-carried dependences in the context of loops). All these tensors are required to have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used, a behavior similar to zip is obtained. The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate hidden-state values of RNN-like constructs). The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the scan_outputs. The operation supports batching, and the batch-axis is required to be 0. When multiple scan_input tensors are used, they must all have the same batch-size, and they must all have the same maximum-sequence-length (the dimensionality of the sequence axis or scan axis). The sequence axis or scan axis is required to be 1. The operation has an optional sequence_lens input (of shape [BATCH_SIZE]) to allow variable length sequences of length <= the maximum-sequence-length. If this input is not specified, all sequences are assumed to be of length equal to maximum-sequence-length. For variable length input sequences, the scan_outputs will consist of a sequence of same length as the input, padded to the maximum-sequence-length. The optional attribute directions can be used to scan a sequence in the reverse direction. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction. A bidirectional scan be performed by specifying the same tensor input twice in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction. Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter. Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter. The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs. The behavior of Scan < num_scan_inputs = m, body = loop-body > (sequence_lengths, init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m) is equivalent to the following pseudo-code: // T.shape[0] denotes the batch-size of T // The batch-size of scan_1, ..., scan_m are all required to be equal batch_size = scan_1.shape[0]; // scan_i.shape[1] denotes the (max) sequence-length of scan_i // scan_i.shape[1] is required to be equal to scan_j.shape[1] for all i,j. max_sequence_length = scan_1.shape[1]; for (int batch = 0; batch < batch_size; ++batch) { // initialize state-variables st_1 = init_1; ... st_n = init_n; // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = []; // identify number of iterations: N = (sequence_lengths specified) ? sequence_lengths[batch] : max_sequence_length; // execute loop for (int t = 0; t < N; ++t) { // generate the scan-input elements: the notation T[t] indicates the sub-tensor // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k. si_1 = (scan_1[batch])[t]; ... ; si_m = (scan_m[batch])[t]; // execute loop-body st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m) // accumulate the scan-output elements scan_out_1 = Concat(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat(scan_out_k, so_k); } // accumulate the outputs for this batch: bst_1[batch] = st_1; ..., bst_n[batch] = st_n; // Note scan-outputs will have size max_sequence_length, but only first N values will be meaningful. // The remaining values have an undefined value. b_scan_out_1[batch] = scan_out_1; ...; b_scan_out_k[batch] = scan_out_k; } return bst_1, ..., bst_n, b_scan_out_1, ..., b_scan_out_k; *Sample usage: Encoding RNN using a Scan* The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi, recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes %Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables. graph rnn-encoding { %H_0 = ... %X = ... %Y_h, %Y = Scan[body = , num_scan_inputs=1]("", %H_0, %X) return %Y, %Y_h } graph rnn-cell-1 ( %H_tminus1[FLOAT, tensor] %X_t[FLOAT, tensor] ) { %Wi = ... %Ri = ... %Wbi = ... %Rbi = ... %t1 = X_t * (Wi^T) %t2 = H_tminus1*(Ri^T) %t3 = Add(%t1, %t2) %t4 = Add(%t3, %Wbi) %t5 = Add(%t4, %Rbi) %Ht = Tanh(%t5) %Accumulate = Identity(%Ht) return %Ht, %Accumulate } Args: sequence_lens: (optional) Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If this input is not specified, all sequences are assumed to be of the maximum sequence length (the dimension of the sequence axis of the scan_input tensors). initial_state_and_scan_inputs: (variadic, heterogeneous) Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs body: The graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations. directions: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction. num_scan_inputs: An attribute specifying the number of scan_inputs M. """ schema = get_schema("Scan", 8, "") op = Op(self, "Scan", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, sequence_lens, *initial_state_and_scan_inputs), body=body, directions=directions, num_scan_inputs=num_scan_inputs, ) T_Sum = TypeVar("T_Sum", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sum(self, *data_0: T_Sum) -> T_Sum: r"""[🌐 Sum(8)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sum.html#sum-8 "Online Documentation") Element-wise sum of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support). All inputs and outputs must have the same data type. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: data_0: (variadic) List of tensors for sum. """ schema = get_schema("Sum", 8, "") op = Op(self, "Sum", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *data_0)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset9.py000066400000000000000000001620431475371071500256620ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import GraphProto, TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset8 import Opset8 from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset9(Opset8): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "", 9) T_Acosh = TypeVar("T_Acosh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Acosh(self, input: T_Acosh) -> T_Acosh: r"""[🌐 Acosh(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Acosh.html#acosh-9 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic arccosine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Acosh", 9, "") op = Op(self, "Acosh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Asinh = TypeVar("T_Asinh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Asinh(self, input: T_Asinh) -> T_Asinh: r"""[🌐 Asinh(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Asinh.html#asinh-9 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic arcsine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Asinh", 9, "") op = Op(self, "Asinh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Atanh = TypeVar("T_Atanh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Atanh(self, input: T_Atanh) -> T_Atanh: r"""[🌐 Atanh(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Atanh.html#atanh-9 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic arctangent of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Atanh", 9, "") op = Op(self, "Atanh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_BatchNormalization = TypeVar("T_BatchNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def BatchNormalization( self, X: T_BatchNormalization, scale: T_BatchNormalization, B: T_BatchNormalization, mean: T_BatchNormalization, var: T_BatchNormalization, *, epsilon: float = 9.999999747378752e-06, momentum: float = 0.8999999761581421, ) -> Tuple[ T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, T_BatchNormalization, ]: r"""[🌐 BatchNormalization(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__BatchNormalization.html#batchnormalization-9 "Online Documentation") Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, there are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, mean, var, saved_mean, saved_var (training mode) Output case #2: Y (test mode) For previous (depreciated) non-spatial cases, implementors are suggested to flatten the input shape to (N x C*D1*D2 ..*Dn) before a BatchNormalization Op. This operator has **optional** inputs/outputs. See `ONNX `_ for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. Args: X: (differentiable) Input data tensor from the previous operator; dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size, C is the number of channels. Statistics are computed for every channel of C over N and D1 to Dn dimensions. For image data, input dimensions become (N x C x H x W). The op also accepts single dimension input of size N in which case C is assumed to be 1 scale: (differentiable) Scale tensor of shape (C). B: (differentiable) Bias tensor of shape (C). mean: (differentiable) running (training) or estimated (testing) mean tensor of shape (C). var: (differentiable) running (training) or estimated (testing) variance tensor of shape (C). epsilon: The epsilon value to use to avoid division by zero. momentum: Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum). """ schema = get_schema("BatchNormalization", 9, "") op = Op(self, "BatchNormalization", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, scale, B, mean, var), epsilon=epsilon, momentum=momentum, ) T1_Cast = TypeVar( "T1_Cast", BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Cast: TypeAlias = Union[ BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Cast(self, input: T1_Cast, *, to: int) -> T2_Cast: r"""[🌐 Cast(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cast.html#cast-9 "Online Documentation") The operator casts the elements of a given input tensor to a data type specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message. Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations (e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values; "+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively. Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly, this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used. Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior. Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed. User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types. For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type. Args: input: Input tensor to be cast. to: The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto """ schema = get_schema("Cast", 9, "") op = Op(self, "Cast", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), to=to) T_Compress = TypeVar( "T_Compress", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Compress: TypeAlias = BOOL def Compress( self, input: T_Compress, condition: T1_Compress, *, axis: Optional[int] = None ) -> T_Compress: r"""[🌐 Compress(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Compress.html#compress-9 "Online Documentation") Selects slices from an input tensor along a given axis where condition evaluates to True for each axis index. In case axis is not provided, input is flattened before elements are selected. Compress behaves like numpy.compress: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.compress.html Args: input: Tensor of rank r >= 1. condition: Rank 1 tensor of booleans to indicate which slices or data elements to be selected. Its length can be less than the input length alone the axis or the flattened input size if axis is not specified. In such cases data slices or elements exceeding the condition length are discarded. axis: (Optional) Axis along which to take slices. If not specified, input is flattened before elements being selected. """ schema = get_schema("Compress", 9, "") op = Op(self, "Compress", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input, condition), axis=axis) T_Constant: TypeAlias = Union[ BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ] def Constant(self, *, value: TensorProto) -> T_Constant: r"""[🌐 Constant(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Constant.html#constant-9 "Online Documentation") A constant tensor. Args: value: The value for the elements of the output tensor. """ schema = get_schema("Constant", 9, "") op = Op(self, "Constant", schema) return op(value=value) T1_ConstantOfShape: TypeAlias = INT64 T2_ConstantOfShape: TypeAlias = Union[ BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ] def ConstantOfShape( self, input: T1_ConstantOfShape, *, value: Optional[TensorProto] = None ) -> T2_ConstantOfShape: r"""[🌐 ConstantOfShape(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__ConstantOfShape.html#constantofshape-9 "Online Documentation") Generate a tensor with given value and shape. Args: input: 1D tensor. The shape of the expected output tensor. If empty tensor is given, the output would be a scalar. All values must be >= 0. value: (Optional) The value of the output elements.Should be a one-element tensor. If not specified, it defaults to a tensor of value 0 and datatype float32 """ schema = get_schema("ConstantOfShape", 9, "") op = Op(self, "ConstantOfShape", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), value=value) T_Cosh = TypeVar("T_Cosh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Cosh(self, input: T_Cosh) -> T_Cosh: r"""[🌐 Cosh(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Cosh.html#cosh-9 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic cosine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Cosh", 9, "") op = Op(self, "Cosh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Erf = TypeVar( "T_Erf", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Erf(self, input: T_Erf) -> T_Erf: r"""[🌐 Erf(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Erf.html#erf-9 "Online Documentation") Computes the error function of the given input tensor element-wise. Args: input: Input tensor """ schema = get_schema("Erf", 9, "") op = Op(self, "Erf", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T1_EyeLike = TypeVar( "T1_EyeLike", BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_EyeLike: TypeAlias = Union[ BOOL, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8 ] def EyeLike( self, input: T1_EyeLike, *, dtype: Optional[int] = None, k: int = 0 ) -> T2_EyeLike: r"""[🌐 EyeLike(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__EyeLike.html#eyelike-9 "Online Documentation") Generate a 2D tensor (matrix) with ones on the diagonal and zeros everywhere else. Only 2D tensors are supported, i.e. input T1 must be of rank 2. The shape of the output tensor is the same as the input tensor. The data type can be specified by the 'dtype' argument. If 'dtype' is not specified, then the type of input tensor is used. By default, the main diagonal is populated with ones, but attribute 'k' can be used to populate upper or lower diagonals. The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the TensorProto message and be valid as an output type. Args: input: 2D input tensor to copy shape, and optionally, type information from. dtype: (Optional) The data type for the elements of the output tensor. If not specified,the data type of the input tensor T1 is used. If input tensor T1 is also notspecified, then type defaults to 'float'. k: (Optional) Index of the diagonal to be populated with ones. Default is 0. If T2 is the output, this op sets T2[i, i+k] = 1. k = 0 populates the main diagonal, k > 0 populates an upper diagonal, and k < 0 populates a lower diagonal. """ schema = get_schema("EyeLike", 9, "") op = Op(self, "EyeLike", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), dtype=dtype, k=k) T_Flatten = TypeVar( "T_Flatten", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Flatten(self, input: T_Flatten, *, axis: int = 1) -> T_Flatten: r"""[🌐 Flatten(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Flatten.html#flatten-9 "Online Documentation") Flattens the input tensor into a 2D matrix. If input tensor has shape (d_0, d_1, ... d_n) then the output will have shape (d_0 X d_1 ... d_(axis-1), d_axis X d_(axis+1) ... X dn). Args: input: A tensor of rank >= axis. axis: Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [0, R], where R is the rank of the input tensor. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). """ schema = get_schema("Flatten", 9, "") op = Op(self, "Flatten", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), axis=axis) T_Gemm = TypeVar("T_Gemm", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def Gemm( self, A: T_Gemm, B: T_Gemm, C: T_Gemm, *, alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0, transA: int = 0, transB: int = 0, ) -> T_Gemm: r"""[🌐 Gemm(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Gemm.html#gemm-9 "Online Documentation") General Matrix multiplication: https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3 A' = transpose(A) if transA else A B' = transpose(B) if transB else B Compute Y = alpha * A' * B' + beta * C, where input tensor A has shape (M, K) or (K, M), input tensor B has shape (K, N) or (N, K), input tensor C is broadcastable to shape (M, N), and output tensor Y has shape (M, N). A will be transposed before doing the computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor C should be unidirectional broadcastable to tensor A * B); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: Input tensor A. The shape of A should be (M, K) if transA is 0, or (K, M) if transA is non-zero. B: Input tensor B. The shape of B should be (K, N) if transB is 0, or (N, K) if transB is non-zero. C: Input tensor C. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N). alpha: Scalar multiplier for the product of input tensors A * B. beta: Scalar multiplier for input tensor C. transA: Whether A should be transposed transB: Whether B should be transposed """ schema = get_schema("Gemm", 9, "") op = Op(self, "Gemm", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, A, B, C), alpha=alpha, beta=beta, transA=transA, transB=transB, ) T_Greater = TypeVar( "T_Greater", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Greater: TypeAlias = BOOL def Greater(self, A: T_Greater, B: T_Greater) -> T1_Greater: r"""[🌐 Greater(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Greater.html#greater-9 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `greater` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First input operand for the logical operator. B: Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Greater", 9, "") op = Op(self, "Greater", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T1_IsNaN = TypeVar("T1_IsNaN", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_IsNaN: TypeAlias = BOOL def IsNaN(self, X: T1_IsNaN) -> T2_IsNaN: r"""[🌐 IsNaN(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__IsNaN.html#isnan-9 "Online Documentation") Returns which elements of the input are NaN. Args: X: input """ schema = get_schema("IsNaN", 9, "") op = Op(self, "IsNaN", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T_Less = TypeVar( "T_Less", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T1_Less: TypeAlias = BOOL def Less(self, A: T_Less, B: T_Less) -> T1_Less: r"""[🌐 Less(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Less.html#less-9 "Online Documentation") Returns the tensor resulted from performing the `less` logical operation elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support). This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: A: First input operand for the logical operator. B: Second input operand for the logical operator. """ schema = get_schema("Less", 9, "") op = Op(self, "Less", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T_MatMul = TypeVar("T_MatMul", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def MatMul(self, A: T_MatMul, B: T_MatMul) -> T_MatMul: r"""[🌐 MatMul(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MatMul.html#matmul-9 "Online Documentation") Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html). Args: A: N-dimensional matrix A B: N-dimensional matrix B """ schema = get_schema("MatMul", 9, "") op = Op(self, "MatMul", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, A, B)) T1_MaxUnpool = TypeVar("T1_MaxUnpool", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) T2_MaxUnpool: TypeAlias = INT64 def MaxUnpool( self, X: T1_MaxUnpool, I: T2_MaxUnpool, output_shape: Optional[T2_MaxUnpool] = None, *, kernel_shape: Sequence[int], pads: Optional[Sequence[int]] = None, strides: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> T1_MaxUnpool: r"""[🌐 MaxUnpool(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MaxUnpool.html#maxunpool-9 "Online Documentation") MaxUnpool essentially computes the partial inverse of the MaxPool op. The input information to this op is typically the output information from a MaxPool op. The first input tensor X is the tensor that needs to be unpooled, which is typically the pooled tensor (first output) from MaxPool. The second input tensor, I, contains the indices to the (locally maximal) elements corresponding to the elements in the first input tensor X. Input tensor I is typically the second output of the MaxPool op. The third (optional) input is a tensor that specifies the output size of the unpooling operation. MaxUnpool is intended to do 'partial' inverse of the MaxPool op. 'Partial' because all the non-maximal values from the original input to MaxPool are set to zero in the output of the MaxUnpool op. Pooling the result of an unpooling operation should give back the original input to the unpooling op. MaxUnpool can produce the same output size for several input sizes, which makes unpooling op ambiguous. The third input argument, output_size, is meant to disambiguate the op and produce output tensor of known/predictable size. In addition to the inputs, MaxUnpool takes three attributes, namely kernel_shape, strides, and pads, which define the exact unpooling op. The attributes typically have the same values as the corresponding pooling op that the unpooling op is trying to invert. Args: X: Input data tensor that has to be unpooled. This tensor is typically the first output of the MaxPool op.Dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non-image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...]. I: Input data tensor containing the indices corresponding to elements in the first input tensor X.This tensor is typically the second output of the MaxPool op.Dimensions must be the same as input tensor X. The indices are linear, i.e. computed considering the tensor as flattened 1-D tensor, assuming row-major storage. Also, the linear indices should not consider padding. So the values in indices are in the range [0, N x C x D1 x ... x Dn). output_shape: (optional) The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If 'output_shape' is specified, 'pads' values are ignored. kernel_shape: The size of the kernel along each axis. pads: Padding for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis. strides: Stride along each spatial axis. """ schema = get_schema("MaxUnpool", 9, "") op = Op(self, "MaxUnpool", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X, I, output_shape), kernel_shape=kernel_shape, pads=pads, strides=strides, ) T_MeanVarianceNormalization = TypeVar( "T_MeanVarianceNormalization", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 ) def MeanVarianceNormalization( self, X: T_MeanVarianceNormalization, *, axes: Sequence[int] = (0, 2, 3) ) -> T_MeanVarianceNormalization: r"""[🌐 MeanVarianceNormalization(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__MeanVarianceNormalization.html#meanvariancenormalization-9 "Online Documentation") A MeanVarianceNormalization Function: Perform mean variance normalization on the input tensor X using formula:
    ``` (X-EX)/sqrt(E(X-EX)^2) ``` Args: X: Input tensor axes: A list of integers, along which to reduce. The default is to calculate along axes [0,2,3] for calculating mean and variance along each channel. Two variables with the same C-coordinate are associated with the same mean and variance. """ schema = get_schema("MeanVarianceNormalization", 9, "") op = Op(self, "MeanVarianceNormalization", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), axes=axes) T_NonZero = TypeVar( "T_NonZero", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def NonZero(self, X: T_NonZero) -> INT64: r"""[🌐 NonZero(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__NonZero.html#nonzero-9 "Online Documentation") Returns the indices of the elements that are non-zero (in row-major order - by dimension). NonZero behaves similar to numpy.nonzero: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nonzero.html, but for scalar input, NonZero produces output shape (0, N) instead of (1, N), which is different from Numpy's behavior. Args: X: input """ schema = get_schema("NonZero", 9, "") op = Op(self, "NonZero", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X)) T1_OneHot = TypeVar( "T1_OneHot", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_OneHot = TypeVar( "T2_OneHot", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T3_OneHot = TypeVar( "T3_OneHot", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def OneHot( self, indices: T1_OneHot, depth: T2_OneHot, values: T3_OneHot, *, axis: int = -1 ) -> T3_OneHot: r"""[🌐 OneHot(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__OneHot.html#onehot-9 "Online Documentation") Produces a one-hot tensor based on inputs. The locations represented by the index values in the 'indices' input tensor will have 'on_value' and the other locations will have 'off_value' in the output tensor, where 'on_value' and 'off_value' are specified as part of required input argument 'values', which is a two-element tensor of format [off_value, on_value]. The rank of the output tensor will be one greater than the rank of the input tensor. The additional dimension is for one-hot representation. The additional dimension will be inserted at the position specified by 'axis'. If 'axis' is not specified then then additional dimension will be inserted as the innermost dimension, i.e. axis=-1. The size of the additional dimension is specified by required scalar input 'depth'. The type of the output tensor is the same as the type of the 'values' input. Any entries in the 'indices' input tensor with values outside the range [0, depth) will result in one-hot representation with all 'off_value' values in the output tensor. Args: indices: Input tensor containing indices. The values must be non-negative integers. Any entries in the 'indices' input tensor with values outside the range [0, depth) will result in one-hot representation with all 'off_value' values in the output tensor.In case 'indices' is of non-integer type, the values will be casted to int64 before use. depth: Scalar or rank 1 tensor containing exactly one element, specifying the number of classes in one-hot tensor. This is also the size of the one-hot dimension (specified by 'axis' attribute) added on in the output tensor. The values in the 'indices' input tensor are expected to be in the range [0, depth). In case 'depth' is of non-integer type, it will be casted to int64 before use. values: Rank 1 tensor containing exactly two elements, in the format [off_value, on_value], where 'on_value' is the value used for filling locations specified in 'indices' input tensor, and 'off_value' is the value used for filling locations other than those specified in 'indices' input tensor. axis: (Optional) Axis along which one-hot representation in added. Default: axis=-1. axis=-1 means that the additional dimension will be inserted as the innermost/last dimension in the output tensor. """ schema = get_schema("OneHot", 9, "") op = Op(self, "OneHot", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, indices, depth, values), axis=axis) T_PRelu = TypeVar("T_PRelu", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT32, INT64, UINT32, UINT64) def PRelu(self, X: T_PRelu, slope: T_PRelu) -> T_PRelu: r"""[🌐 PRelu(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__PRelu.html#prelu-9 "Online Documentation") PRelu takes input data (Tensor) and slope tensor as input, and produces one output data (Tensor) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise. This operator supports **unidirectional broadcasting** (tensor slope should be unidirectional broadcastable to input tensor X); for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: X: (differentiable) Input tensor slope: (differentiable) Slope tensor. The shape of slope can be smaller than first input X; if so, its shape must be unidirectional broadcastable to X """ schema = get_schema("PRelu", 9, "") op = Op(self, "PRelu", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, slope)) V_Scan = TypeVar( "V_Scan", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Scan( self, *initial_state_and_scan_inputs: V_Scan, body: GraphProto, num_scan_inputs: int, scan_input_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_input_directions: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_axes: Optional[Sequence[int]] = None, scan_output_directions: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> V_Scan: r"""[🌐 Scan(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scan.html#scan-9 "Online Documentation") Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors, constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences, functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing. Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred to as loop-carried dependences in the context of loops). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used, a behavior similar to zip is obtained. The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate hidden-state values of RNN-like constructs). All the output tensors (state_variables as well as scan_output_element tensors) are required to have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation). Note that the iterated element passed to the body subgraph does not have a sequence axis. It will have a rank one less than the rank of the corresponding scan_input. The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the scan_outputs. The optional attribute scan_input_directions specifies the direction (forward or backward) for each scan input. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction. A bidirectional scan may be performed by specifying the same tensor input twice in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction. The scan_output of the operation is produced by concatenating the scan_output_element values produced by the body in each iteration. The optional attribute scan_output_directions specifies the direction in which scan_output is constructed (by appending or prepending the scan_output_element to scan_output in each iteration) for each scan_output. If this attribute is omitted, the scan_output_element is appended to the scan_output in each iteration. The optional attribute scan_input_axes specifies the axis to be scanned for each scan_input. If omitted, every scan_input will be scanned in axis 0. For example, if axis 0 is the batch axis and axis 1 is the time axis (to be scanned), specify an axis value of 1. Note that scanning a non-zero axis may be less efficient than scanning axis zero. The optional attribute scan_output_axes specifies the axis along which the scan_outputs are accumulated for each scan_output. For example, if axis 1 is the time axis (to be scanned) for both inputs and outputs, specify a scan_input axis and scan_output axis value of 1. Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter. Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter. The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs. The behavior of Scan < num_scan_inputs = m, body = loop-body, scan_input_axes = [axis_1, ..., axis_m] > (init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m) is equivalent to the following pseudo-code: // scan_i.shape[axis_i] denotes the (max) sequence-length of scan_i // scan_i.shape[axis_i] is required to be equal to scan_j.shape[axis_j] for all i,j. sequence_length = scan_1.shape[axis_1]; // initialize state-variables st_1 = init_1; ... st_n = init_n; // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = []; // identify number of iterations: // execute loop for (int t = 0; t < sequence_length; ++t) { // generate the scan-input elements: the notation T[t] indicates the sub-tensor // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k. si_1 = scan_1[t]; ... ; si_m = scan_m[t]; // execute loop-body st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m) // accumulate the scan-output elements scan_out_1 = Concat(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat(scan_out_k, so_k); } return st_1, ..., st_n, scan_out_1, ..., scan_out_k; *Sample usage: Encoding RNN using a Scan* The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi, recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes %Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables. graph rnn-encoding { %H_0 = ... %X = ... %Y_h, %Y = Scan[body = , num_scan_inputs=1](%H_0, %X) return %Y, %Y_h } graph rnn-cell-1 ( %H_tminus1[FLOAT, tensor] %X_t[FLOAT, tensor] ) { %Wi = ... %Ri = ... %Wbi = ... %Rbi = ... %t1 = X_t * (Wi^T) %t2 = H_tminus1*(Ri^T) %t3 = Add(%t1, %t2) %t4 = Add(%t3, %Wbi) %t5 = Add(%t4, %Rbi) %Ht = Tanh(%t5) %Accumulate = Identity(%Ht) return %Ht, %Accumulate } Args: initial_state_and_scan_inputs: (variadic, heterogeneous) Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs body: The graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations. num_scan_inputs: An attribute specifying the number of scan_inputs M. scan_input_axes: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input. scan_input_directions: An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction. scan_output_axes: An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output. scan_output_directions: An optional list of K flags, one for each scan_output. The i-th element of the list specifies whether the i-th scan_output should be constructed by appending or prepending a new value in each iteration: 0 indicates appending and 1 indicates prepending. If omitted, all scan_output tensors will be produced by appending a value in each iteration. """ schema = get_schema("Scan", 9, "") op = Op(self, "Scan", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, *initial_state_and_scan_inputs), body=body, num_scan_inputs=num_scan_inputs, scan_input_axes=scan_input_axes, scan_input_directions=scan_input_directions, scan_output_axes=scan_output_axes, scan_output_directions=scan_output_directions, ) T_Scatter = TypeVar( "T_Scatter", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) Tind_Scatter = TypeVar("Tind_Scatter", INT32, INT64) def Scatter( self, data: T_Scatter, indices: Tind_Scatter, updates: T_Scatter, *, axis: int = 0 ) -> T_Scatter: r"""[🌐 Scatter(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Scatter.html#scatter-9 "Online Documentation") Given `data`, `updates` and `indices` input tensors of rank r >= 1, write the values provided by `updates` into the first input, `data`, along `axis` dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) at corresponding `indices`. For each entry in `updates`, the target index in `data` is specified by corresponding entry in `indices` for dimension = axis, and index in source for dimension != axis. For instance, in a 2-D tensor case, data[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0, or data[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1, where i and j are loop counters from 0 up to the respective size in `updates` - 1. Example 1: data = [ [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], ] indices = [ [1, 0, 2], [0, 2, 1], ] updates = [ [1.0, 1.1, 1.2], [2.0, 2.1, 2.2], ] output = [ [2.0, 1.1, 0.0] [1.0, 0.0, 2.2] [0.0, 2.1, 1.2] ] Example 2: data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]] indices = [[1, 3]] updates = [[1.1, 2.1]] axis = 1 output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]] Args: data: Tensor of rank r >= 1. indices: Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input). updates: Tensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices) axis: Which axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] """ schema = get_schema("Scatter", 9, "") op = Op(self, "Scatter", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, data, indices, updates), axis=axis) T_Shrink = TypeVar( "T_Shrink", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Shrink(self, input: T_Shrink, *, bias: float = 0.0, lambd: float = 0.5) -> T_Shrink: r"""[🌐 Shrink(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Shrink.html#shrink-9 "Online Documentation") Shrink takes one input data (Tensor) and produces one Tensor output, having same datatype and shape with input. It has two attributes, lambd and bias. The formula of this operator is: If x < -lambd, y = x + bias; If x > lambd, y = x - bias; Otherwise, y = 0. Args: input: (differentiable) The input data as Tensor. bias: The bias value added to output. Default is 0. lambd: The lambd value for the Shrink formulation. Default is 0.5. """ schema = get_schema("Shrink", 9, "") op = Op(self, "Shrink", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input), bias=bias, lambd=lambd) T_Sign = TypeVar( "T_Sign", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Sign(self, input: T_Sign) -> T_Sign: r"""[🌐 Sign(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sign.html#sign-9 "Online Documentation") Calculate the sign of the given input tensor element-wise. If input > 0, output 1. if input < 0, output -1. if input == 0, output 0. Args: input: Input tensor """ schema = get_schema("Sign", 9, "") op = Op(self, "Sign", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_Sinh = TypeVar("T_Sinh", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def Sinh(self, input: T_Sinh) -> T_Sinh: r"""[🌐 Sinh(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Sinh.html#sinh-9 "Online Documentation") Calculates the hyperbolic sine of the given input tensor element-wise. Args: input: (differentiable) Input tensor """ schema = get_schema("Sinh", 9, "") op = Op(self, "Sinh", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, input)) T_TfIdfVectorizer = TypeVar("T_TfIdfVectorizer", INT32, INT64, STRING) T1_TfIdfVectorizer: TypeAlias = FLOAT def TfIdfVectorizer( self, X: T_TfIdfVectorizer, *, max_gram_length: int, max_skip_count: int, min_gram_length: int, mode: str, ngram_counts: Sequence[int], ngram_indexes: Sequence[int], pool_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, pool_strings: Optional[Sequence[str]] = None, weights: Optional[Sequence[float]] = None, ) -> T1_TfIdfVectorizer: r"""[🌐 TfIdfVectorizer(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__TfIdfVectorizer.html#tfidfvectorizer-9 "Online Documentation") This transform extracts n-grams from the input sequence and save them as a vector. Input can be either a 1-D or 2-D tensor. For 1-D input, output is the n-gram representation of that input. For 2-D input, the output is also a 2-D tensor whose i-th row is the n-gram representation of the i-th input row. More specifically, if input shape is [C], the corresponding output shape would be [max(ngram_indexes) + 1]. If input shape is [N, C], this operator produces a [N, max(ngram_indexes) + 1]-tensor. In contrast to standard n-gram extraction, here, the indexes of extracting an n-gram from the original sequence are not necessarily consecutive numbers. The discontinuity between indexes are controlled by the number of skips. If the number of skips is 2, we should skip two tokens when scanning through the original sequence. Let's consider an example. Assume that input sequence is [94, 17, 36, 12, 28] and the number of skips is 2. The associated 2-grams are [94, 12] and [17, 28] respectively indexed by [0, 3] and [1, 4]. If the number of skips becomes 0, the 2-grams generated are [94, 17], [17, 36], [36, 12], [12, 28] indexed by [0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], respectively. The output vector (denoted by Y) stores the count of each n-gram; Y[ngram_indexes[i]] indicates the times that the i-th n-gram is found. The attribute ngram_indexes is used to determine the mapping between index i and the corresponding n-gram's output coordinate. If pool_int64s is [94, 17, 17, 36], ngram_indexes is [1, 0], ngram_counts=[0, 0], then the Y[0] (first element in Y) and Y[1] (second element in Y) are the counts of [17, 36] and [94, 17], respectively. An n-gram which cannot be found in pool_strings/pool_int64s should be ignored and has no effect on the output. Note that we may consider all skips up to S when generating the n-grams. The examples used above are true if mode is "TF". If mode is "IDF", all the counts larger than 1 would be truncated to 1 and the i-th element in weights would be used to scale (by multiplication) the count of the i-th n-gram in pool. If mode is "TFIDF", this operator first computes the counts of all n-grams and then scale them by the associated values in the weights attribute. Only one of pool_strings and pool_int64s can be set. If pool_int64s is set, the input should be an integer tensor. If pool_strings is set, the input must be a string tensor. Args: X: (non-differentiable) Input for n-gram extraction max_gram_length: Maximum n-gram length. If this value is 3, 3-grams will be used to generate the output. max_skip_count: Maximum number of items (integers/strings) to be skipped when constructing an n-gram from X. If max_skip_count=1, min_gram_length=2, max_gram_length=3, this operator may generate 2-grams with skip_count=0 and skip_count=1, and 3-grams with skip_count=0 and skip_count=1 min_gram_length: Minimum n-gram length. If this value is 2 and max_gram_length is 3, output may contain counts of 2-grams and 3-grams. mode: The weighting criteria. It can be one of "TF" (term frequency), "IDF" (inverse document frequency), and "TFIDF" (the combination of TF and IDF) ngram_counts: The starting indexes of 1-grams, 2-grams, and so on in pool. It is useful when determining the boundary between two consecutive collections of n-grams. For example, if ngram_counts is [0, 17, 36], the first index (zero-based) of 1-gram/2-gram/3-gram in pool are 0/17/36. This format is essentially identical to CSR (or CSC) sparse matrix format, and we choose to use this due to its popularity. ngram_indexes: list of int64s (type: AttributeProto::INTS). This list is parallel to the specified 'pool_*' attribute. The i-th element in ngram_indexes indicate the coordinate of the i-th n-gram in the output tensor. pool_int64s: List of int64 n-grams learned from the training set. Either this or pool_strings attributes must be present but not both. It's an 1-D tensor starting with the collections of all 1-grams and ending with the collections of n-grams. The i-th element in pool stores the n-gram that should be mapped to coordinate ngram_indexes[i] in the output vector. pool_strings: List of strings n-grams learned from the training set. Either this or pool_int64s attributes must be present but not both. It's an 1-D tensor starting with the collections of all 1-grams and ending with the collections of n-grams. The i-th element in pool stores the n-gram that should be mapped to coordinate ngram_indexes[i] in the output vector. weights: list of floats. This attribute stores the weight of each n-gram in pool. The i-th element in weights is the weight of the i-th n-gram in pool. Its length equals to the size of ngram_indexes. By default, weights is an all-one tensor.This attribute is used when mode is "IDF" or "TFIDF" to scale the associated word counts. """ schema = get_schema("TfIdfVectorizer", 9, "") op = Op(self, "TfIdfVectorizer", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), max_gram_length=max_gram_length, max_skip_count=max_skip_count, min_gram_length=min_gram_length, mode=mode, ngram_counts=ngram_counts, ngram_indexes=ngram_indexes, pool_int64s=pool_int64s, pool_strings=pool_strings, weights=weights, ) T_Upsample = TypeVar( "T_Upsample", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Upsample(self, X: T_Upsample, scales: FLOAT, *, mode: str = "nearest") -> T_Upsample: r"""[🌐 Upsample(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Upsample.html#upsample-9 "Online Documentation") Upsample the input tensor. Each dimension value of the output tensor is: output_dimension = floor(input_dimension * scale). Args: X: N-D tensor scales: The scale array along each dimension. It takes value greater than or equal to 1. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. mode: Two interpolation modes: nearest (default), and linear (including bilinear, trilinear, etc) """ schema = get_schema("Upsample", 9, "") op = Op(self, "Upsample", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, scales), mode=mode) B_Where: TypeAlias = BOOL T_Where = TypeVar( "T_Where", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) def Where(self, condition: B_Where, X: T_Where, Y: T_Where) -> T_Where: r"""[🌐 Where(9)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx__Where.html#where-9 "Online Documentation") Return elements, either from X or Y, depending on condition. Where behaves like [numpy.where](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html) with three parameters. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check `Broadcasting in ONNX `_. Args: condition: (non-differentiable) When True (nonzero), yield X, otherwise yield Y X: (differentiable) values selected at indices where condition is True Y: (differentiable) values selected at indices where condition is False """ schema = get_schema("Where", 9, "") op = Op(self, "Where", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, condition, X, Y)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset_ai_onnx_ml1.py000066400000000000000000001141661475371071500300600ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Mapping, Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64, STRING from onnxscript.values import Op, Opset class Opset_ai_onnx_ml1(Opset): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "ai.onnx.ml", 1) T_ArrayFeatureExtractor = TypeVar( "T_ArrayFeatureExtractor", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64, STRING ) def ArrayFeatureExtractor( self, X: T_ArrayFeatureExtractor, Y: INT64 ) -> T_ArrayFeatureExtractor: r"""[🌐 ai.onnx.ml::ArrayFeatureExtractor(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_ArrayFeatureExtractor.html#arrayfeatureextractor-1 "Online Documentation") Select elements of the input tensor based on the indices passed. The indices are applied to the last axes of the tensor. Args: X: Data to be selected Y: The indices, based on 0 as the first index of any dimension. """ schema = get_schema("ArrayFeatureExtractor", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "ArrayFeatureExtractor", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X, Y)) T_Binarizer = TypeVar("T_Binarizer", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def Binarizer(self, X: T_Binarizer, *, threshold: float = 0.0) -> T_Binarizer: r"""[🌐 ai.onnx.ml::Binarizer(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_Binarizer.html#binarizer-1 "Online Documentation") Maps the values of the input tensor to either 0 or 1, element-wise, based on the outcome of a comparison against a threshold value. Args: X: Data to be binarized threshold: Values greater than this are mapped to 1, others to 0. """ schema = get_schema("Binarizer", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "Binarizer", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), threshold=threshold) T1_CastMap = TypeVar("T1_CastMap", Mapping[int, FLOAT], Mapping[int, STRING]) T2_CastMap: TypeAlias = Union[FLOAT, INT64, STRING] def CastMap( self, X: T1_CastMap, *, cast_to: str = "TO_FLOAT", map_form: str = "DENSE", max_map: int = 1, ) -> T2_CastMap: r"""[🌐 ai.onnx.ml::CastMap(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_CastMap.html#castmap-1 "Online Documentation") Converts a map to a tensor. The map key must be an int64 and the values will be ordered in ascending order based on this key. The operator supports dense packing or sparse packing. If using sparse packing, the key cannot exceed the max_map-1 value. Args: X: The input map that is to be cast to a tensor cast_to: A string indicating the desired element type of the output tensor, one of 'TO_FLOAT', 'TO_STRING', 'TO_INT64'. map_form: Indicates whether to only output as many values as are in the input (dense), or position the input based on using the key of the map as the index of the output (sparse).
    One of 'DENSE', 'SPARSE'. max_map: If the value of map_form is 'SPARSE,' this attribute indicates the total length of the output tensor. """ schema = get_schema("CastMap", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "CastMap", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), cast_to=cast_to, map_form=map_form, max_map=max_map, ) T1_CategoryMapper = TypeVar("T1_CategoryMapper", INT64, STRING) T2_CategoryMapper: TypeAlias = Union[INT64, STRING] def CategoryMapper( self, X: T1_CategoryMapper, *, cats_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, cats_strings: Optional[Sequence[str]] = None, default_int64: int = -1, default_string: str = "_Unused", ) -> T2_CategoryMapper: r"""[🌐 ai.onnx.ml::CategoryMapper(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_CategoryMapper.html#categorymapper-1 "Online Documentation") Converts strings to integers and vice versa. Two sequences of equal length are used to map between integers and strings, with strings and integers at the same index detailing the mapping. Each operator converts either integers to strings or strings to integers, depending on which default value attribute is provided. Only one default value attribute should be defined. If the string default value is set, it will convert integers to strings. If the int default value is set, it will convert strings to integers. Args: X: Input data cats_int64s: The integers of the map. This sequence must be the same length as the 'cats_strings' sequence. cats_strings: The strings of the map. This sequence must be the same length as the 'cats_int64s' sequence default_int64: An integer to use when an input string value is not found in the map.
    One and only one of the 'default_*' attributes must be defined. default_string: A string to use when an input integer value is not found in the map.
    One and only one of the 'default_*' attributes must be defined. """ schema = get_schema("CategoryMapper", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "CategoryMapper", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), cats_int64s=cats_int64s, cats_strings=cats_strings, default_int64=default_int64, default_string=default_string, ) T1_DictVectorizer = TypeVar( "T1_DictVectorizer", Mapping[int, DOUBLE], Mapping[int, FLOAT], Mapping[int, STRING], Mapping[str, DOUBLE], Mapping[str, FLOAT], Mapping[str, INT64], ) T2_DictVectorizer: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, INT64, STRING] def DictVectorizer( self, X: T1_DictVectorizer, *, int64_vocabulary: Optional[Sequence[int]] = None, string_vocabulary: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T2_DictVectorizer: r"""[🌐 ai.onnx.ml::DictVectorizer(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_DictVectorizer.html#dictvectorizer-1 "Online Documentation") Uses an index mapping to convert a dictionary to an array. Given a dictionary, each key is looked up in the vocabulary attribute corresponding to the key type. The index into the vocabulary array at which the key is found is then used to index the output 1-D tensor 'Y' and insert into it the value found in the dictionary 'X'. The key type of the input map must correspond to the element type of the defined vocabulary attribute. Therefore, the output array will be equal in length to the index mapping vector parameter. All keys in the input dictionary must be present in the index mapping vector. For each item in the input dictionary, insert its value in the output array. Any keys not present in the input dictionary, will be zero in the output array. For example: if the ``string_vocabulary`` parameter is set to ``["a", "c", "b", "z"]``, then an input of ``{"a": 4, "c": 8}`` will produce an output of ``[4, 8, 0, 0]``. Args: X: A dictionary. int64_vocabulary: An integer vocabulary array.
    One and only one of the vocabularies must be defined. string_vocabulary: A string vocabulary array.
    One and only one of the vocabularies must be defined. """ schema = get_schema("DictVectorizer", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "DictVectorizer", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), int64_vocabulary=int64_vocabulary, string_vocabulary=string_vocabulary, ) T1_FeatureVectorizer = TypeVar("T1_FeatureVectorizer", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def FeatureVectorizer( self, *X: T1_FeatureVectorizer, inputdimensions: Optional[Sequence[int]] = None ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::FeatureVectorizer(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_FeatureVectorizer.html#featurevectorizer-1 "Online Documentation") Concatenates input tensors into one continuous output. All input shapes are 2-D and are concatenated along the second dimension. 1-D tensors are treated as [1,C]. Inputs are copied to the output maintaining the order of the input arguments. All inputs must be integers or floats, while the output will be all floating point values. Args: X: (variadic) An ordered collection of tensors, all with the same element type. inputdimensions: The size of each input in the input list """ schema = get_schema("FeatureVectorizer", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "FeatureVectorizer", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *X), inputdimensions=inputdimensions) T_Imputer = TypeVar("T_Imputer", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def Imputer( self, X: T_Imputer, *, imputed_value_floats: Optional[Sequence[float]] = None, imputed_value_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, replaced_value_float: float = 0.0, replaced_value_int64: int = 0, ) -> T_Imputer: r"""[🌐 ai.onnx.ml::Imputer(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_Imputer.html#imputer-1 "Online Documentation") Replaces inputs that equal one value with another, leaving all other elements alone. This operator is typically used to replace missing values in situations where they have a canonical representation, such as -1, 0, NaN, or some extreme value. One and only one of imputed_value_floats or imputed_value_int64s should be defined -- floats if the input tensor holds floats, integers if the input tensor holds integers. The imputed values must all fit within the width of the tensor element type. One and only one of the replaced_value_float or replaced_value_int64 should be defined, which one depends on whether floats or integers are being processed. The imputed_value attribute length can be 1 element, or it can have one element per input feature. In other words, if the input tensor has the shape [*,F], then the length of the attribute array may be 1 or F. If it is 1, then it is broadcast along the last dimension and applied to each feature. Args: X: Data to be processed. imputed_value_floats: Value(s) to change to imputed_value_int64s: Value(s) to change to. replaced_value_float: A value that needs replacing. replaced_value_int64: A value that needs replacing. """ schema = get_schema("Imputer", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "Imputer", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), imputed_value_floats=imputed_value_floats, imputed_value_int64s=imputed_value_int64s, replaced_value_float=replaced_value_float, replaced_value_int64=replaced_value_int64, ) T1_LabelEncoder = TypeVar("T1_LabelEncoder", INT64, STRING) T2_LabelEncoder: TypeAlias = Union[INT64, STRING] def LabelEncoder( self, X: T1_LabelEncoder, *, classes_strings: Optional[Sequence[str]] = None, default_int64: int = -1, default_string: str = "_Unused", ) -> T2_LabelEncoder: r"""[🌐 ai.onnx.ml::LabelEncoder(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_LabelEncoder.html#labelencoder-1 "Online Documentation") Converts strings to integers and vice versa. If the string default value is set, it will convert integers to strings. If the int default value is set, it will convert strings to integers. Each operator converts either integers to strings or strings to integers, depending on which default value attribute is provided. Only one default value attribute should be defined. When converting from integers to strings, the string is fetched from the 'classes_strings' list, by simple indexing. When converting from strings to integers, the string is looked up in the list and the index at which it is found is used as the converted value. Args: X: Input data. classes_strings: A list of labels. default_int64: An integer to use when an input string value is not found in the map.
    One and only one of the 'default_*' attributes must be defined. default_string: A string to use when an input integer value is not found in the map.
    One and only one of the 'default_*' attributes must be defined. """ schema = get_schema("LabelEncoder", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "LabelEncoder", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), classes_strings=classes_strings, default_int64=default_int64, default_string=default_string, ) T1_LinearClassifier = TypeVar("T1_LinearClassifier", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) T2_LinearClassifier: TypeAlias = Union[INT64, STRING] def LinearClassifier( self, X: T1_LinearClassifier, *, classlabels_ints: Optional[Sequence[int]] = None, classlabels_strings: Optional[Sequence[str]] = None, coefficients: Sequence[float], intercepts: Optional[Sequence[float]] = None, multi_class: int = 0, post_transform: str = "NONE", ) -> Tuple[T2_LinearClassifier, FLOAT]: r"""[🌐 ai.onnx.ml::LinearClassifier(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_LinearClassifier.html#linearclassifier-1 "Online Documentation") Linear classifier Args: X: Data to be classified. classlabels_ints: Class labels when using integer labels. One and only one 'classlabels' attribute must be defined. classlabels_strings: Class labels when using string labels. One and only one 'classlabels' attribute must be defined. coefficients: A collection of weights of the model(s). intercepts: A collection of intercepts. multi_class: Indicates whether to do OvR or multinomial (0=OvR is the default). post_transform: Indicates the transform to apply to the scores vector.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT' """ schema = get_schema("LinearClassifier", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "LinearClassifier", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), classlabels_ints=classlabels_ints, classlabels_strings=classlabels_strings, coefficients=coefficients, intercepts=intercepts, multi_class=multi_class, post_transform=post_transform, ) T_LinearRegressor = TypeVar("T_LinearRegressor", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def LinearRegressor( self, X: T_LinearRegressor, *, coefficients: Optional[Sequence[float]] = None, intercepts: Optional[Sequence[float]] = None, post_transform: str = "NONE", targets: int = 1, ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::LinearRegressor(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_LinearRegressor.html#linearregressor-1 "Online Documentation") Generalized linear regression evaluation. If targets is set to 1 (default) then univariate regression is performed. If targets is set to M then M sets of coefficients must be passed in as a sequence and M results will be output for each input n in N. The coefficients array is of length n, and the coefficients for each target are contiguous. Intercepts are optional but if provided must match the number of targets. Args: X: Data to be regressed. coefficients: Weights of the model(s). intercepts: Weights of the intercepts, if used. post_transform: Indicates the transform to apply to the regression output vector.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT' targets: The total number of regression targets, 1 if not defined. """ schema = get_schema("LinearRegressor", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "LinearRegressor", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), coefficients=coefficients, intercepts=intercepts, post_transform=post_transform, targets=targets, ) T_Normalizer = TypeVar("T_Normalizer", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def Normalizer(self, X: T_Normalizer, *, norm: str = "MAX") -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::Normalizer(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_Normalizer.html#normalizer-1 "Online Documentation") Normalize the input. There are three normalization modes, which have the corresponding formulas, defined using element-wise infix operators '/' and '^' and tensor-wide functions 'max' and 'sum': Max: Y = X / max(X) L1: Y = X / sum(X) L2: Y = sqrt(X^2 / sum(X^2)} In all modes, if the divisor is zero, Y == X. For batches, that is, [N,C] tensors, normalization is done along the C axis. In other words, each row of the batch is normalized independently. Args: X: Data to be encoded, a tensor of shape [N,C] or [C] norm: One of 'MAX,' 'L1,' 'L2' """ schema = get_schema("Normalizer", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "Normalizer", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), norm=norm) T_OneHotEncoder = TypeVar("T_OneHotEncoder", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64, STRING) def OneHotEncoder( self, X: T_OneHotEncoder, *, cats_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, cats_strings: Optional[Sequence[str]] = None, zeros: int = 1, ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::OneHotEncoder(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_OneHotEncoder.html#onehotencoder-1 "Online Documentation") Replace each input element with an array of ones and zeros, where a single one is placed at the index of the category that was passed in. The total category count will determine the size of the extra dimension of the output array Y. For example, if we pass a tensor with a single value of 4, and a category count of 8, the output will be a tensor with ``[0,0,0,0,1,0,0,0]``. This operator assumes every input feature is from the same set of categories. If the input is a tensor of float, int32, or double, the data will be cast to integers and the cats_int64s category list will be used for the lookups. Args: X: Data to be encoded. cats_int64s: List of categories, ints.
    One and only one of the 'cats_*' attributes must be defined. cats_strings: List of categories, strings.
    One and only one of the 'cats_*' attributes must be defined. zeros: If true and category is not present, will return all zeros; if false and a category if not found, the operator will fail. """ schema = get_schema("OneHotEncoder", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "OneHotEncoder", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), cats_int64s=cats_int64s, cats_strings=cats_strings, zeros=zeros, ) T1_SVMClassifier = TypeVar("T1_SVMClassifier", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) T2_SVMClassifier: TypeAlias = Union[INT64, STRING] def SVMClassifier( self, X: T1_SVMClassifier, *, classlabels_ints: Optional[Sequence[int]] = None, classlabels_strings: Optional[Sequence[str]] = None, coefficients: Optional[Sequence[float]] = None, kernel_params: Optional[Sequence[float]] = None, kernel_type: str = "LINEAR", post_transform: str = "NONE", prob_a: Optional[Sequence[float]] = None, prob_b: Optional[Sequence[float]] = None, rho: Optional[Sequence[float]] = None, support_vectors: Optional[Sequence[float]] = None, vectors_per_class: Optional[Sequence[int]] = None, ) -> Tuple[T2_SVMClassifier, FLOAT]: r"""[🌐 ai.onnx.ml::SVMClassifier(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_SVMClassifier.html#svmclassifier-1 "Online Documentation") Support Vector Machine classifier Args: X: Data to be classified. classlabels_ints: Class labels if using integer labels.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. classlabels_strings: Class labels if using string labels.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. kernel_params: List of 3 elements containing gamma, coef0, and degree, in that order. Zero if unused for the kernel. kernel_type: The kernel type, one of 'LINEAR,' 'POLY,' 'RBF,' 'SIGMOID'. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT' prob_a: First set of probability coefficients. prob_b: Second set of probability coefficients. This array must be same size as prob_a.
    If these are provided then output Z are probability estimates, otherwise they are raw scores. """ schema = get_schema("SVMClassifier", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "SVMClassifier", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), classlabels_ints=classlabels_ints, classlabels_strings=classlabels_strings, coefficients=coefficients, kernel_params=kernel_params, kernel_type=kernel_type, post_transform=post_transform, prob_a=prob_a, prob_b=prob_b, rho=rho, support_vectors=support_vectors, vectors_per_class=vectors_per_class, ) T_SVMRegressor = TypeVar("T_SVMRegressor", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def SVMRegressor( self, X: T_SVMRegressor, *, coefficients: Optional[Sequence[float]] = None, kernel_params: Optional[Sequence[float]] = None, kernel_type: str = "LINEAR", n_supports: int = 0, one_class: int = 0, post_transform: str = "NONE", rho: Optional[Sequence[float]] = None, support_vectors: Optional[Sequence[float]] = None, ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::SVMRegressor(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_SVMRegressor.html#svmregressor-1 "Online Documentation") Support Vector Machine regression prediction and one-class SVM anomaly detection. Args: X: Data to be regressed. coefficients: Support vector coefficients. kernel_params: List of 3 elements containing gamma, coef0, and degree, in that order. Zero if unused for the kernel. kernel_type: The kernel type, one of 'LINEAR,' 'POLY,' 'RBF,' 'SIGMOID'. n_supports: The number of support vectors. one_class: Flag indicating whether the regression is a one-class SVM or not. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT.' support_vectors: Chosen support vectors """ schema = get_schema("SVMRegressor", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "SVMRegressor", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), coefficients=coefficients, kernel_params=kernel_params, kernel_type=kernel_type, n_supports=n_supports, one_class=one_class, post_transform=post_transform, rho=rho, support_vectors=support_vectors, ) T_Scaler = TypeVar("T_Scaler", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def Scaler( self, X: T_Scaler, *, offset: Optional[Sequence[float]] = None, scale: Optional[Sequence[float]] = None, ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::Scaler(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_Scaler.html#scaler-1 "Online Documentation") Rescale input data, for example to standardize features by removing the mean and scaling to unit variance. Args: X: Data to be scaled. offset: First, offset by this.
    Can be length of features in an [N,F] tensor or length 1, in which case it applies to all features, regardless of dimension count. scale: Second, multiply by this.
    Can be length of features in an [N,F] tensor or length 1, in which case it applies to all features, regardless of dimension count.
    Must be same length as 'offset' """ schema = get_schema("Scaler", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "Scaler", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, X), offset=offset, scale=scale) T1_TreeEnsembleClassifier = TypeVar( "T1_TreeEnsembleClassifier", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64 ) T2_TreeEnsembleClassifier: TypeAlias = Union[INT64, STRING] def TreeEnsembleClassifier( self, X: T1_TreeEnsembleClassifier, *, base_values: Optional[Sequence[float]] = None, class_ids: Optional[Sequence[int]] = None, class_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, class_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, class_weights: Optional[Sequence[float]] = None, classlabels_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, classlabels_strings: Optional[Sequence[str]] = None, nodes_falsenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_featureids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_hitrates: Optional[Sequence[float]] = None, nodes_missing_value_tracks_true: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_modes: Optional[Sequence[str]] = None, nodes_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_truenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_values: Optional[Sequence[float]] = None, post_transform: str = "NONE", ) -> Tuple[T2_TreeEnsembleClassifier, FLOAT]: r"""[🌐 ai.onnx.ml::TreeEnsembleClassifier(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_TreeEnsembleClassifier.html#treeensembleclassifier-1 "Online Documentation") Tree Ensemble classifier. Returns the top class for each of N inputs. The attributes named 'nodes_X' form a sequence of tuples, associated by index into the sequences, which must all be of equal length. These tuples define the nodes. Similarly, all fields prefixed with 'class_' are tuples of votes at the leaves. A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by the associated class_weights index. One and only one of classlabels_strings or classlabels_int64s will be defined. The class_ids are indices into this list. Args: X: Input of shape [N,F] base_values: Base values for classification, added to final class score; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0) class_ids: The index of the class list that each weight is for. class_nodeids: node id that this weight is for. class_treeids: The id of the tree that this node is in. class_weights: The weight for the class in class_id. classlabels_int64s: Class labels if using integer labels.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. classlabels_strings: Class labels if using string labels.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. nodes_falsenodeids: Child node if expression is false. nodes_featureids: Feature id for each node. nodes_hitrates: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_missing_value_tracks_true: For each node, define what to do in the presence of a missing value: if a value is missing (NaN), use the 'true' or 'false' branch based on the value in this array.
    This attribute may be left undefined, and the default value is false (0) for all nodes. nodes_modes: The node kind, that is, the comparison to make at the node. There is no comparison to make at a leaf node.
    One of 'BRANCH_LEQ', 'BRANCH_LT', 'BRANCH_GTE', 'BRANCH_GT', 'BRANCH_EQ', 'BRANCH_NEQ', 'LEAF' nodes_nodeids: Node id for each node. Ids may restart at zero for each tree, but it not required to. nodes_treeids: Tree id for each node. nodes_truenodeids: Child node if expression is true. nodes_values: Thresholds to do the splitting on for each node. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT.' """ schema = get_schema("TreeEnsembleClassifier", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "TreeEnsembleClassifier", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), base_values=base_values, class_ids=class_ids, class_nodeids=class_nodeids, class_treeids=class_treeids, class_weights=class_weights, classlabels_int64s=classlabels_int64s, classlabels_strings=classlabels_strings, nodes_falsenodeids=nodes_falsenodeids, nodes_featureids=nodes_featureids, nodes_hitrates=nodes_hitrates, nodes_missing_value_tracks_true=nodes_missing_value_tracks_true, nodes_modes=nodes_modes, nodes_nodeids=nodes_nodeids, nodes_treeids=nodes_treeids, nodes_truenodeids=nodes_truenodeids, nodes_values=nodes_values, post_transform=post_transform, ) T_TreeEnsembleRegressor = TypeVar("T_TreeEnsembleRegressor", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def TreeEnsembleRegressor( self, X: T_TreeEnsembleRegressor, *, aggregate_function: str = "SUM", base_values: Optional[Sequence[float]] = None, n_targets: Optional[int] = None, nodes_falsenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_featureids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_hitrates: Optional[Sequence[float]] = None, nodes_missing_value_tracks_true: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_modes: Optional[Sequence[str]] = None, nodes_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_truenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_values: Optional[Sequence[float]] = None, post_transform: str = "NONE", target_ids: Optional[Sequence[int]] = None, target_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, target_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, target_weights: Optional[Sequence[float]] = None, ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::TreeEnsembleRegressor(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_TreeEnsembleRegressor.html#treeensembleregressor-1 "Online Documentation") Tree Ensemble regressor. Returns the regressed values for each input in N. All args with nodes_ are fields of a tuple of tree nodes, and it is assumed they are the same length, and an index i will decode the tuple across these inputs. Each node id can appear only once for each tree id. All fields prefixed with target_ are tuples of votes at the leaves. A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by the associated target_weights index. All trees must have their node ids start at 0 and increment by 1. Mode enum is BRANCH_LEQ, BRANCH_LT, BRANCH_GTE, BRANCH_GT, BRANCH_EQ, BRANCH_NEQ, LEAF Args: X: Input of shape [N,F] aggregate_function: Defines how to aggregate leaf values within a target.
    One of 'AVERAGE,' 'SUM,' 'MIN,' 'MAX.' base_values: Base values for classification, added to final class score; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0) n_targets: The total number of targets. nodes_falsenodeids: Child node if expression is false nodes_featureids: Feature id for each node. nodes_hitrates: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_missing_value_tracks_true: For each node, define what to do in the presence of a NaN: use the 'true' (if the attribute value is 1) or 'false' (if the attribute value is 0) branch based on the value in this array.
    This attribute may be left undefined and the default value is false (0) for all nodes. nodes_modes: The node kind, that is, the comparison to make at the node. There is no comparison to make at a leaf node.
    One of 'BRANCH_LEQ', 'BRANCH_LT', 'BRANCH_GTE', 'BRANCH_GT', 'BRANCH_EQ', 'BRANCH_NEQ', 'LEAF' nodes_nodeids: Node id for each node. Node ids must restart at zero for each tree and increase sequentially. nodes_treeids: Tree id for each node. nodes_truenodeids: Child node if expression is true nodes_values: Thresholds to do the splitting on for each node. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT' target_ids: The index of the target that each weight is for target_nodeids: The node id of each weight target_treeids: The id of the tree that each node is in. target_weights: The weight for each target """ schema = get_schema("TreeEnsembleRegressor", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "TreeEnsembleRegressor", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), aggregate_function=aggregate_function, base_values=base_values, n_targets=n_targets, nodes_falsenodeids=nodes_falsenodeids, nodes_featureids=nodes_featureids, nodes_hitrates=nodes_hitrates, nodes_missing_value_tracks_true=nodes_missing_value_tracks_true, nodes_modes=nodes_modes, nodes_nodeids=nodes_nodeids, nodes_treeids=nodes_treeids, nodes_truenodeids=nodes_truenodeids, nodes_values=nodes_values, post_transform=post_transform, target_ids=target_ids, target_nodeids=target_nodeids, target_treeids=target_treeids, target_weights=target_weights, ) T_ZipMap: TypeAlias = Union[Sequence[Mapping[int, FLOAT]], Sequence[Mapping[str, FLOAT]]] def ZipMap( self, X: FLOAT, *, classlabels_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, classlabels_strings: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T_ZipMap: r"""[🌐 ai.onnx.ml::ZipMap(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_ZipMap.html#zipmap-1 "Online Documentation") Creates a map from the input and the attributes. The values are provided by the input tensor, while the keys are specified by the attributes. Must provide keys in either classlabels_strings or classlabels_int64s (but not both). The columns of the tensor correspond one-by-one to the keys specified by the attributes. There must be as many columns as keys. Args: X: The input values classlabels_int64s: The keys when using int keys.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. classlabels_strings: The keys when using string keys.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. """ schema = get_schema("ZipMap", 1, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "ZipMap", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), classlabels_int64s=classlabels_int64s, classlabels_strings=classlabels_strings, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset_ai_onnx_ml2.py000066400000000000000000000105271475371071500300550ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml1 import Opset_ai_onnx_ml1 from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64, STRING from onnxscript.values import Op, Opset class Opset_ai_onnx_ml2(Opset_ai_onnx_ml1): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "ai.onnx.ml", 2) T1_LabelEncoder = TypeVar("T1_LabelEncoder", FLOAT, INT64, STRING) T2_LabelEncoder: TypeAlias = Union[FLOAT, INT64, STRING] def LabelEncoder( self, X: T1_LabelEncoder, *, default_float: float = -0.0, default_int64: int = -1, default_string: str = "_Unused", keys_floats: Optional[Sequence[float]] = None, keys_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, keys_strings: Optional[Sequence[str]] = None, values_floats: Optional[Sequence[float]] = None, values_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, values_strings: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T2_LabelEncoder: r"""[🌐 ai.onnx.ml::LabelEncoder(2)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_LabelEncoder.html#labelencoder-2 "Online Documentation") Maps each element in the input tensor to another value. The mapping is determined by the two parallel attributes, 'keys_*' and 'values_*' attribute. The i-th value in the specified 'keys_*' attribute would be mapped to the i-th value in the specified 'values_*' attribute. It implies that input's element type and the element type of the specified 'keys_*' should be identical while the output type is identical to the specified 'values_*' attribute. If an input element can not be found in the specified 'keys_*' attribute, the 'default_*' that matches the specified 'values_*' attribute may be used as its output value. Let's consider an example which maps a string tensor to an integer tensor. Assume and 'keys_strings' is ["Amy", "Sally"], 'values_int64s' is [5, 6], and 'default_int64' is '-1'. The input ["Dori", "Amy", "Amy", "Sally", "Sally"] would be mapped to [-1, 5, 5, 6, 6]. Since this operator is an one-to-one mapping, its input and output shapes are the same. Notice that only one of 'keys_*'/'values_*' can be set. For key look-up, bit-wise comparison is used so even a float NaN can be mapped to a value in 'values_*' attribute. Args: X: Input data. It can be either tensor or scalar. default_float: A float. default_int64: An integer. default_string: A string. keys_floats: A list of floats. keys_int64s: A list of ints. keys_strings: A list of strings. One and only one of 'keys_*'s should be set. values_floats: A list of floats. values_int64s: A list of ints. values_strings: A list of strings. One and only one of 'value_*'s should be set. """ schema = get_schema("LabelEncoder", 2, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "LabelEncoder", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), default_float=default_float, default_int64=default_int64, default_string=default_string, keys_floats=keys_floats, keys_int64s=keys_int64s, keys_strings=keys_strings, values_floats=values_floats, values_int64s=values_int64s, values_strings=values_strings, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset_ai_onnx_ml3.py000066400000000000000000000331061475371071500300540ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union from onnx import TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml2 import Opset_ai_onnx_ml2 from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64, STRING from onnxscript.values import Op, Opset class Opset_ai_onnx_ml3(Opset_ai_onnx_ml2): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "ai.onnx.ml", 3) T1_TreeEnsembleClassifier = TypeVar( "T1_TreeEnsembleClassifier", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64 ) T2_TreeEnsembleClassifier: TypeAlias = Union[INT64, STRING] def TreeEnsembleClassifier( self, X: T1_TreeEnsembleClassifier, *, base_values: Optional[Sequence[float]] = None, base_values_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, class_ids: Optional[Sequence[int]] = None, class_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, class_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, class_weights: Optional[Sequence[float]] = None, class_weights_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, classlabels_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, classlabels_strings: Optional[Sequence[str]] = None, nodes_falsenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_featureids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_hitrates: Optional[Sequence[float]] = None, nodes_hitrates_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, nodes_missing_value_tracks_true: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_modes: Optional[Sequence[str]] = None, nodes_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_truenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_values: Optional[Sequence[float]] = None, nodes_values_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, post_transform: str = "NONE", ) -> Tuple[T2_TreeEnsembleClassifier, FLOAT]: r"""[🌐 ai.onnx.ml::TreeEnsembleClassifier(3)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_TreeEnsembleClassifier.html#treeensembleclassifier-3 "Online Documentation") Tree Ensemble classifier. Returns the top class for each of N inputs. The attributes named 'nodes_X' form a sequence of tuples, associated by index into the sequences, which must all be of equal length. These tuples define the nodes. Similarly, all fields prefixed with 'class_' are tuples of votes at the leaves. A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by the associated class_weights index. One and only one of classlabels_strings or classlabels_int64s will be defined. The class_ids are indices into this list. All fields ending with _as_tensor can be used instead of the same parameter without the suffix if the element type is double and not float. Args: X: Input of shape [N,F] base_values: Base values for classification, added to final class score; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0) base_values_as_tensor: Base values for classification, added to final class score; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0) class_ids: The index of the class list that each weight is for. class_nodeids: node id that this weight is for. class_treeids: The id of the tree that this node is in. class_weights: The weight for the class in class_id. class_weights_as_tensor: The weight for the class in class_id. classlabels_int64s: Class labels if using integer labels.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. classlabels_strings: Class labels if using string labels.
    One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. nodes_falsenodeids: Child node if expression is false. nodes_featureids: Feature id for each node. nodes_hitrates: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_hitrates_as_tensor: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_missing_value_tracks_true: For each node, define what to do in the presence of a missing value: if a value is missing (NaN), use the 'true' or 'false' branch based on the value in this array.
    This attribute may be left undefined, and the default value is false (0) for all nodes. nodes_modes: The node kind, that is, the comparison to make at the node. There is no comparison to make at a leaf node.
    One of 'BRANCH_LEQ', 'BRANCH_LT', 'BRANCH_GTE', 'BRANCH_GT', 'BRANCH_EQ', 'BRANCH_NEQ', 'LEAF' nodes_nodeids: Node id for each node. Ids may restart at zero for each tree, but it not required to. nodes_treeids: Tree id for each node. nodes_truenodeids: Child node if expression is true. nodes_values: Thresholds to do the splitting on for each node. nodes_values_as_tensor: Thresholds to do the splitting on for each node. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT.' """ schema = get_schema("TreeEnsembleClassifier", 3, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "TreeEnsembleClassifier", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), base_values=base_values, base_values_as_tensor=base_values_as_tensor, class_ids=class_ids, class_nodeids=class_nodeids, class_treeids=class_treeids, class_weights=class_weights, class_weights_as_tensor=class_weights_as_tensor, classlabels_int64s=classlabels_int64s, classlabels_strings=classlabels_strings, nodes_falsenodeids=nodes_falsenodeids, nodes_featureids=nodes_featureids, nodes_hitrates=nodes_hitrates, nodes_hitrates_as_tensor=nodes_hitrates_as_tensor, nodes_missing_value_tracks_true=nodes_missing_value_tracks_true, nodes_modes=nodes_modes, nodes_nodeids=nodes_nodeids, nodes_treeids=nodes_treeids, nodes_truenodeids=nodes_truenodeids, nodes_values=nodes_values, nodes_values_as_tensor=nodes_values_as_tensor, post_transform=post_transform, ) T_TreeEnsembleRegressor = TypeVar("T_TreeEnsembleRegressor", DOUBLE, FLOAT, INT32, INT64) def TreeEnsembleRegressor( self, X: T_TreeEnsembleRegressor, *, aggregate_function: str = "SUM", base_values: Optional[Sequence[float]] = None, base_values_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, n_targets: Optional[int] = None, nodes_falsenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_featureids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_hitrates: Optional[Sequence[float]] = None, nodes_hitrates_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, nodes_missing_value_tracks_true: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_modes: Optional[Sequence[str]] = None, nodes_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_truenodeids: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_values: Optional[Sequence[float]] = None, nodes_values_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, post_transform: str = "NONE", target_ids: Optional[Sequence[int]] = None, target_nodeids: Optional[Sequence[int]] = None, target_treeids: Optional[Sequence[int]] = None, target_weights: Optional[Sequence[float]] = None, target_weights_as_tensor: Optional[TensorProto] = None, ) -> FLOAT: r"""[🌐 ai.onnx.ml::TreeEnsembleRegressor(3)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_TreeEnsembleRegressor.html#treeensembleregressor-3 "Online Documentation") Tree Ensemble regressor. Returns the regressed values for each input in N. All args with nodes_ are fields of a tuple of tree nodes, and it is assumed they are the same length, and an index i will decode the tuple across these inputs. Each node id can appear only once for each tree id. All fields prefixed with target_ are tuples of votes at the leaves. A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by the associated target_weights index. All fields ending with _as_tensor can be used instead of the same parameter without the suffix if the element type is double and not float. All trees must have their node ids start at 0 and increment by 1. Mode enum is BRANCH_LEQ, BRANCH_LT, BRANCH_GTE, BRANCH_GT, BRANCH_EQ, BRANCH_NEQ, LEAF Args: X: Input of shape [N,F] aggregate_function: Defines how to aggregate leaf values within a target.
    One of 'AVERAGE,' 'SUM,' 'MIN,' 'MAX.' base_values: Base values for regression, added to final prediction after applying aggregate_function; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0) base_values_as_tensor: Base values for regression, added to final prediction after applying aggregate_function; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0) n_targets: The total number of targets. nodes_falsenodeids: Child node if expression is false nodes_featureids: Feature id for each node. nodes_hitrates: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_hitrates_as_tensor: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_missing_value_tracks_true: For each node, define what to do in the presence of a NaN: use the 'true' (if the attribute value is 1) or 'false' (if the attribute value is 0) branch based on the value in this array.
    This attribute may be left undefined and the default value is false (0) for all nodes. nodes_modes: The node kind, that is, the comparison to make at the node. There is no comparison to make at a leaf node.
    One of 'BRANCH_LEQ', 'BRANCH_LT', 'BRANCH_GTE', 'BRANCH_GT', 'BRANCH_EQ', 'BRANCH_NEQ', 'LEAF' nodes_nodeids: Node id for each node. Node ids must restart at zero for each tree and increase sequentially. nodes_treeids: Tree id for each node. nodes_truenodeids: Child node if expression is true nodes_values: Thresholds to do the splitting on for each node. nodes_values_as_tensor: Thresholds to do the splitting on for each node. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT' target_ids: The index of the target that each weight is for target_nodeids: The node id of each weight target_treeids: The id of the tree that each node is in. target_weights: The weight for each target target_weights_as_tensor: The weight for each target """ schema = get_schema("TreeEnsembleRegressor", 3, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "TreeEnsembleRegressor", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), aggregate_function=aggregate_function, base_values=base_values, base_values_as_tensor=base_values_as_tensor, n_targets=n_targets, nodes_falsenodeids=nodes_falsenodeids, nodes_featureids=nodes_featureids, nodes_hitrates=nodes_hitrates, nodes_hitrates_as_tensor=nodes_hitrates_as_tensor, nodes_missing_value_tracks_true=nodes_missing_value_tracks_true, nodes_modes=nodes_modes, nodes_nodeids=nodes_nodeids, nodes_treeids=nodes_treeids, nodes_truenodeids=nodes_truenodeids, nodes_values=nodes_values, nodes_values_as_tensor=nodes_values_as_tensor, post_transform=post_transform, target_ids=target_ids, target_nodeids=target_nodeids, target_treeids=target_treeids, target_weights=target_weights, target_weights_as_tensor=target_weights_as_tensor, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset_ai_onnx_ml4.py000066400000000000000000000123701475371071500300550ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx import TensorProto from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml3 import Opset_ai_onnx_ml3 from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, FLOAT, INT16, INT32, INT64, STRING from onnxscript.values import Op, Opset class Opset_ai_onnx_ml4(Opset_ai_onnx_ml3): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "ai.onnx.ml", 4) T1_LabelEncoder = TypeVar("T1_LabelEncoder", DOUBLE, FLOAT, INT16, INT32, INT64, STRING) T2_LabelEncoder: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, INT16, INT32, INT64, STRING] def LabelEncoder( self, X: T1_LabelEncoder, *, default_float: float = -0.0, default_int64: int = -1, default_string: str = "_Unused", default_tensor: Optional[TensorProto] = None, keys_floats: Optional[Sequence[float]] = None, keys_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, keys_strings: Optional[Sequence[str]] = None, keys_tensor: Optional[TensorProto] = None, values_floats: Optional[Sequence[float]] = None, values_int64s: Optional[Sequence[int]] = None, values_strings: Optional[Sequence[str]] = None, values_tensor: Optional[TensorProto] = None, ) -> T2_LabelEncoder: r"""[🌐 ai.onnx.ml::LabelEncoder(4)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_LabelEncoder.html#labelencoder-4 "Online Documentation") Maps each element in the input tensor to another value. The mapping is determined by the two parallel attributes, 'keys_*' and 'values_*' attribute. The i-th value in the specified 'keys_*' attribute would be mapped to the i-th value in the specified 'values_*' attribute. It implies that input's element type and the element type of the specified 'keys_*' should be identical while the output type is identical to the specified 'values_*' attribute. Note that the 'keys_*' and 'values_*' attributes must have the same length. If an input element can not be found in the specified 'keys_*' attribute, the 'default_*' that matches the specified 'values_*' attribute may be used as its output value. The type of the 'default_*' attribute must match the 'values_*' attribute chosen. Let's consider an example which maps a string tensor to an integer tensor. Assume and 'keys_strings' is ["Amy", "Sally"], 'values_int64s' is [5, 6], and 'default_int64' is '-1'. The input ["Dori", "Amy", "Amy", "Sally", "Sally"] would be mapped to [-1, 5, 5, 6, 6]. Since this operator is an one-to-one mapping, its input and output shapes are the same. Notice that only one of 'keys_*'/'values_*' can be set. Float keys with value 'NaN' match any input 'NaN' value regardless of bit value. If a key is repeated, the last key takes precedence. Args: X: Input data. It must have the same element type as the keys_* attribute set. default_float: A float. default_int64: An integer. default_string: A string. default_tensor: A default tensor. {"_Unused"} if values_* has string type, {-1} if values_* has integral type, and {-0.f} if values_* has float type. keys_floats: A list of floats. keys_int64s: A list of ints. keys_strings: A list of strings. keys_tensor: Keys encoded as a 1D tensor. One and only one of 'keys_*'s should be set. values_floats: A list of floats. values_int64s: A list of ints. values_strings: A list of strings. values_tensor: Values encoded as a 1D tensor. One and only one of 'values_*'s should be set. """ schema = get_schema("LabelEncoder", 4, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "LabelEncoder", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), default_float=default_float, default_int64=default_int64, default_string=default_string, default_tensor=default_tensor, keys_floats=keys_floats, keys_int64s=keys_int64s, keys_strings=keys_strings, keys_tensor=keys_tensor, values_floats=values_floats, values_int64s=values_int64s, values_strings=values_strings, values_tensor=values_tensor, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset_ai_onnx_ml5.py000066400000000000000000000175001475371071500300560ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar from onnx import TensorProto from onnx.defs import get_schema from onnxscript.onnx_opset._impl.opset_ai_onnx_ml4 import Opset_ai_onnx_ml4 from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, FLOAT, FLOAT16 from onnxscript.values import Op, Opset class Opset_ai_onnx_ml5(Opset_ai_onnx_ml4): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "ai.onnx.ml", 5) T_TreeEnsemble = TypeVar("T_TreeEnsemble", DOUBLE, FLOAT, FLOAT16) def TreeEnsemble( self, X: T_TreeEnsemble, *, aggregate_function: int = 1, leaf_targetids: Sequence[int], leaf_weights: TensorProto, membership_values: Optional[TensorProto] = None, n_targets: Optional[int] = None, nodes_falseleafs: Sequence[int], nodes_falsenodeids: Sequence[int], nodes_featureids: Sequence[int], nodes_hitrates: Optional[TensorProto] = None, nodes_missing_value_tracks_true: Optional[Sequence[int]] = None, nodes_modes: TensorProto, nodes_splits: TensorProto, nodes_trueleafs: Sequence[int], nodes_truenodeids: Sequence[int], post_transform: int = 0, tree_roots: Sequence[int], ) -> T_TreeEnsemble: r"""[🌐 ai.onnx.ml::TreeEnsemble(5)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxml_TreeEnsemble.html#treeensemble-5 "Online Documentation") Tree Ensemble operator. Returns the regressed values for each input in a batch. Inputs have dimensions `[N, F]` where `N` is the input batch size and `F` is the number of input features. Outputs have dimensions `[N, num_targets]` where `N` is the batch size and `num_targets` is the number of targets, which is a configurable attribute. The encoding of this attribute is split along interior nodes and the leaves of the trees. Notably, attributes with the prefix `nodes_*` are associated with interior nodes, and attributes with the prefix `leaf_*` are associated with leaves. The attributes `nodes_*` must all have the same length and encode a sequence of tuples, as defined by taking all the `nodes_*` fields at a given position. All fields prefixed with `leaf_*` represent tree leaves, and similarly define tuples of leaves and must have identical length. This operator can be used to implement both the previous `TreeEnsembleRegressor` and `TreeEnsembleClassifier` nodes. The `TreeEnsembleRegressor` node maps directly to this node and requires changing how the nodes are represented. The `TreeEnsembleClassifier` node can be implemented by adding a `ArgMax` node after this node to determine the top class. To encode class labels, a `LabelEncoder` or `GatherND` operator may be used. Args: X: Input of shape [Batch Size, Number of Features] aggregate_function: Defines how to aggregate leaf values within a target.
    One of 'AVERAGE' (0) 'SUM' (1) 'MIN' (2) 'MAX (3) defaults to 'SUM' (1) leaf_targetids: The index of the target that this leaf contributes to (this must be in range `[0, n_targets)`). leaf_weights: The weight for each leaf. membership_values: Members to test membership of for each set membership node. List all of the members to test again in the order that the 'BRANCH_MEMBER' mode appears in `node_modes`, delimited by `NaN`s. Will have the same number of sets of values as nodes with mode 'BRANCH_MEMBER'. This may be omitted if the node doesn't contain any 'BRANCH_MEMBER' nodes. n_targets: The total number of targets. nodes_falseleafs: 1 if false branch is leaf for each node and 0 if an interior node. To represent a tree that is a leaf (only has one node), one can do so by having a single `nodes_*` entry with true and false branches referencing the same `leaf_*` entry nodes_falsenodeids: If `nodes_falseleafs` is false at an entry, this represents the position of the false branch node. This position can be used to index into a `nodes_*` entry. If `nodes_falseleafs` is false, it is an index into the leaf_* attributes. nodes_featureids: Feature id for each node. nodes_hitrates: Popularity of each node, used for performance and may be omitted. nodes_missing_value_tracks_true: For each node, define whether to follow the true branch (if attribute value is 1) or false branch (if attribute value is 0) in the presence of a NaN input feature. This attribute may be left undefined and the default value is false (0) for all nodes. nodes_modes: The comparison operation performed by the node. This is encoded as an enumeration of 0 ('BRANCH_LEQ'), 1 ('BRANCH_LT'), 2 ('BRANCH_GTE'), 3 ('BRANCH_GT'), 4 ('BRANCH_EQ'), 5 ('BRANCH_NEQ'), and 6 ('BRANCH_MEMBER'). Note this is a tensor of type uint8. nodes_splits: Thresholds to do the splitting on for each node with mode that is not 'BRANCH_MEMBER'. nodes_trueleafs: 1 if true branch is leaf for each node and 0 an interior node. To represent a tree that is a leaf (only has one node), one can do so by having a single `nodes_*` entry with true and false branches referencing the same `leaf_*` entry nodes_truenodeids: If `nodes_trueleafs` is false at an entry, this represents the position of the true branch node. This position can be used to index into a `nodes_*` entry. If `nodes_trueleafs` is false, it is an index into the leaf_* attributes. post_transform: Indicates the transform to apply to the score.
    One of 'NONE' (0), 'SOFTMAX' (1), 'LOGISTIC' (2), 'SOFTMAX_ZERO' (3) or 'PROBIT' (4), defaults to 'NONE' (0) tree_roots: Index into `nodes_*` for the root of each tree. The tree structure is derived from the branching of each node. """ schema = get_schema("TreeEnsemble", 5, "ai.onnx.ml") op = Op(self, "TreeEnsemble", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, X), aggregate_function=aggregate_function, leaf_targetids=leaf_targetids, leaf_weights=leaf_weights, membership_values=membership_values, n_targets=n_targets, nodes_falseleafs=nodes_falseleafs, nodes_falsenodeids=nodes_falsenodeids, nodes_featureids=nodes_featureids, nodes_hitrates=nodes_hitrates, nodes_missing_value_tracks_true=nodes_missing_value_tracks_true, nodes_modes=nodes_modes, nodes_splits=nodes_splits, nodes_trueleafs=nodes_trueleafs, nodes_truenodeids=nodes_truenodeids, post_transform=post_transform, tree_roots=tree_roots, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_opset/_impl/opset_ai_onnx_preview_training1.py000066400000000000000000000602111475371071500330130ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ # ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen' # -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237 # mypy: disable-error-code=override # ruff: noqa: N801,E741 # ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417 # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from typing import Optional, Sequence, TypeVar, Union from onnx.defs import get_schema from typing_extensions import TypeAlias from onnxscript.onnx_types import ( BOOL, COMPLEX64, COMPLEX128, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT8, INT16, INT32, INT64, STRING, UINT8, UINT16, UINT32, UINT64, ) from onnxscript.values import Op, Opset class Opset_ai_onnx_preview_training1(Opset): def __new__(cls): return Opset.__new__(cls, "ai.onnx.preview.training", 1) T1_Adagrad = TypeVar("T1_Adagrad", DOUBLE, FLOAT) T2_Adagrad: TypeAlias = INT64 T3_Adagrad = TypeVar("T3_Adagrad", DOUBLE, FLOAT) def Adagrad( self, R: T1_Adagrad, T: T2_Adagrad, *inputs: T3_Adagrad, decay_factor: float = 0.0, epsilon: float = 9.999999974752427e-07, norm_coefficient: float = 0.0, ) -> T3_Adagrad: r"""[🌐 ai.onnx.preview.training::Adagrad(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxpreviewtraining_Adagrad.html#adagrad-1 "Online Documentation") Compute one iteration of ADAGRAD, a stochastic gradient based optimization algorithm. This operator can conduct the optimization of multiple tensor variables. Let's define the behavior of this operator. As you can imagine, ADAGRAD requires some parameters: - The initial learning-rate "R". - The update count "T". That is, the number of training iterations conducted. - A L2-norm regularization coefficient "norm_coefficient". - A learning-rate decay factor "decay_factor". - A small constant "epsilon" to avoid dividing-by-zero. At each ADAGRAD iteration, the optimized tensors are moved along a direction computed based on their estimated gradient and accumulated squared gradient. Assume that only a single tensor "X" is updated by this operator. We need the value of "X", its gradient "G", and its accumulated squared gradient "H". Therefore, variables in this operator's input list are sequentially "R", "T", "X", "G", and "H". Other parameters are given as attributes because they are usually constants. Also, the corresponding output tensors are the new value of "X" (called "X_new"), and then the new accumulated squared gradient (called "H_new"). Those outputs are computed from the given inputs following the pseudo code below. Let "+", "-", "*", and "/" are all element-wise arithmetic operations with numpy-style broadcasting support. The pseudo code to compute those outputs is: // Compute a scalar learning-rate factor. At the first update of X, T is generally // 0 (0-based update index) or 1 (1-based update index). r = R / (1 + T * decay_factor); // Add gradient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||_2^2, where ||X||_2 is the 2-norm. G_regularized = norm_coefficient * X + G; // Compute new accumulated squared gradient. H_new = H + G_regularized * G_regularized; // Compute the adaptive part of per-coordinate learning rate. Note that Sqrt(...) // computes element-wise square-root. H_adaptive = Sqrt(H_new) + epsilon // Compute the new value of "X". X_new = X - r * G_regularized / H_adaptive; If one assign this operators to optimize multiple inputs, for example, "X_1" and "X_2", the same pseudo code may be extended to handle all tensors jointly. More specifically, we can view "X" as a concatenation of "X_1" and "X_2" (of course, their gradient and accumulate gradient should be concatenated too) and then just reuse the entire pseudo code. Note that ADAGRAD was first proposed in http://jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf. In that reference paper, this operator is a special case of the Figure 1's composite mirror descent update. Args: R: The initial learning rate. T: The update count of "X". It should be a scalar. inputs: (variadic, heterogeneous) The current values of optimized tensors, followed by their respective gradients, followed by their respective accumulated squared gradients.For example, if two tensor "X_1" and "X_2" are optimized, The input list would be ["X_1", "X_2", gradient of "X_1", gradient of "X_2", accumulated squared gradient of "X_1", accumulated squared gradient of "X_2"]. decay_factor: The decay factor of learning rate after one update.The effective learning rate is computed by r = R / (1 + T * decay_factor). Default to 0 so that increasing update counts doesn't reduce the learning rate. epsilon: Small scalar to avoid dividing by zero. norm_coefficient: Regularization coefficient in 0.5 * norm_coefficient * ||X||_2^2. Default to 0, which means no regularization. """ schema = get_schema("Adagrad", 1, "ai.onnx.preview.training") op = Op(self, "Adagrad", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, R, T, *inputs), decay_factor=decay_factor, epsilon=epsilon, norm_coefficient=norm_coefficient, ) T1_Adam = TypeVar("T1_Adam", DOUBLE, FLOAT) T2_Adam: TypeAlias = INT64 T3_Adam = TypeVar("T3_Adam", DOUBLE, FLOAT) def Adam( self, R: T1_Adam, T: T2_Adam, *inputs: T3_Adam, alpha: float = 0.8999999761581421, beta: float = 0.9990000128746033, epsilon: float = 9.999999974752427e-07, norm_coefficient: float = 0.0, norm_coefficient_post: float = 0.0, ) -> T3_Adam: r"""[🌐 ai.onnx.preview.training::Adam(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxpreviewtraining_Adam.html#adam-1 "Online Documentation") Compute one iteration of Adam, a stochastic gradient based optimization algorithm. This operator can conduct the optimization of multiple tensor variables. Let's define the behavior of this operator. First of all, Adam requires some parameters: - The learning-rate "R". - The update count "T". That is, the number of training iterations conducted. - A L2-norm regularization coefficient "norm_coefficient". - A small constant "epsilon" to avoid dividing-by-zero. - Two coefficients, "alpha" and "beta". At each Adam iteration, the optimized tensors are moved along a direction computed based on their exponentially-averaged historical gradient and exponentially-averaged historical squared gradient. Assume that only a tensor "X" is being optimized. The rest of required information is - the value of "X", - "X"'s gradient (denoted by "G"), - "X"'s exponentially-averaged historical gradient (denoted by "V"), and - "X"'s exponentially-averaged historical squared gradient (denoted by "H"). Some of those parameters are passed into this operator as input tensors and others are stored as this operator's attributes. Specifically, this operator's input tensor list is ["R", "T", "X", "G", "V", "H"]. That is, "R" is the first input, "T" is the second input, and so on. Other parameters are given as attributes because they are constants. Moreover, the corresponding output tensors are - the new value of "X" (called "X_new"), - the new exponentially-averaged historical gradient (denoted by "V_new"), and - the new exponentially-averaged historical squared gradient (denoted by "H_new"). Those outputs are computed following the pseudo code below. Let "+", "-", "*", and "/" are all element-wise arithmetic operations with numpy-style broadcasting support. The pseudo code to compute those outputs is: // Add gradient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||_2^2, where ||X||_2 is the 2-norm. G_regularized = norm_coefficient * X + G // Update exponentially-averaged historical gradient. V_new = alpha * V + (1 - alpha) * G_regularized // Update exponentially-averaged historical squared gradient. H_new = beta * H + (1 - beta) * G_regularized * G_regularized // Compute the element-wise square-root of H_new. V_new will be element-wisely // divided by H_sqrt for a better update direction. H_sqrt = Sqrt(H_new) + epsilon // Compute learning-rate. Note that "alpha**T"/"beta**T" is alpha's/beta's T-th power. R_adjusted = T > 0 ? R * Sqrt(1 - beta**T) / (1 - alpha**T) : R // Compute new value of "X". X_new = X - R_adjusted * V_new / H_sqrt // Post-update regularization. X_final = (1 - norm_coefficient_post) * X_new If there are multiple inputs to be optimized, the pseudo code will be applied independently to each of them. Args: R: The initial learning rate. T: The update count of "X". It should be a scalar. inputs: (variadic, heterogeneous) The tensors to be optimized, followed by their respective gradients, followed by their respective accumulated gradients (aka momentum), followed by their respective accumulated squared gradients. For example, to optimize tensors "X_1" and "X_2,", the input list would be ["X_1", "X_2", gradient of "X_1", gradient of "X_2", accumulated gradient of "X_1", accumulated gradient of "X_2", accumulated squared gradient of "X_1", accumulated squared gradient of "X_2"]. alpha: Coefficient of previously accumulated gradient in running average. Default to 0.9. beta: Coefficient of previously accumulated squared-gradient in running average. Default to 0.999. epsilon: Small scalar to avoid dividing by zero. norm_coefficient: Regularization coefficient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||_2^2. Default to 0, which means no regularization. norm_coefficient_post: Regularization coefficient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||_2^2. Default to 0, which means no regularization. """ schema = get_schema("Adam", 1, "ai.onnx.preview.training") op = Op(self, "Adam", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, R, T, *inputs), alpha=alpha, beta=beta, epsilon=epsilon, norm_coefficient=norm_coefficient, norm_coefficient_post=norm_coefficient_post, ) T1_Gradient = TypeVar( "T1_Gradient", BOOL, COMPLEX128, COMPLEX64, DOUBLE, FLOAT, FLOAT16, INT16, INT32, INT64, INT8, STRING, UINT16, UINT32, UINT64, UINT8, ) T2_Gradient: TypeAlias = Union[DOUBLE, FLOAT, FLOAT16] def Gradient( self, *Inputs: T1_Gradient, xs: Sequence[str], y: str, zs: Optional[Sequence[str]] = None, ) -> T2_Gradient: r"""[🌐 ai.onnx.preview.training::Gradient(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxpreviewtraining_Gradient.html#gradient-1 "Online Documentation") Gradient operator computes the partial derivatives of a specific tensor w.r.t. some other tensors. This operator is widely used in gradient-based training algorithms. To illustrate its use, let's consider a computation graph, :: X -----. | v W --> Conv --> H --> Gemm --> Y ^ | Z , where W and Z are trainable tensors. Note that operators' attributes are omitted for the sake of simplicity. Let dY/dW (dY/dZ) be the gradient of Y with respect to W (Z). The user can compute gradient by inserting Gradient operator to form another graph shown below. :: W --> Conv --> H --> Gemm --> Y | ^ ^ | | | | X Z | | | | | .----------' | | | (W/Z/X is the 1st/2nd/3rd input of Gradient as shown in | | | "xs" followed by "zs") | v v '---> Gradient(xs=["W", "Z"], zs=["X"], y="Y") | | | '-----------------------------------> dY/dW (1st output of Gradient) | '---------------------------------------> dY/dZ (2nd output of Gradient) By definition, the tensor "y" is a function of independent variables in "xs" and "zs". Since we only compute the gradient of "y" w.r.t. the differentiable variables in "xs", this Gradient only outputs dY/dW and dY/dZ. Note that "H" cannot appear in "xs" and "zs". The reason is that "H" can be determined by tensors "W" and "X" and therefore "H" is not an independent variable. All outputs are optional. If needed, for example, user can assign an empty string to the 1st output name of that Gradient to skip the generation of dY/dW. Note that the concept of optional outputs can also be found in ONNX's RNN, GRU, and LSTM. Gradient operator can compute derivative against intermediate tensors. For example, the gradient of Y with respect to H can be done via :: W --> Conv --> H --> Gemm --> Y ^ | ^ | | | X | Z .-------' | | .----------' | | (H/Z is the 1st/2nd input of Gradient as shown in "xs") v v Gradient(xs=["H", "Z"], y="Y") | | | '-----------------------------------> dY/dH (1st output of Gradient) | '---------------------------------------> dY/dZ (2nd output of Gradient) It is possible to represent high-order differentiation using Gradient operators. For example, given the following linear model: :: W --> Gemm --> Y --> Loss --> O ^ ^ | | X L To compute the 2nd order derivative of O with respect to W (denoted by d^2O/dW^2), one can do :: W --> Gemm --> Y --> Loss --> O | ^ ^ | | | | X .------------L | | | | | | | v +------+-+> Gradient(xs=["X", "W"], zs=["L"], y="O") ---> dO/dX (1st output of Gradient) | | | | | | | '---> dO/dW (2nd output of Gradient) | v v '---> Gradient(xs=["X", "W"], zs=["L"], y="dO/dW") ---> d(dO/dW)dX (1st output of | Gradient) | | '---> d^2O/dW^2 (2nd output of Gradient) The tensors named in attributes "xs", "zs", and "y" define the differentiated computation graph, and the inputs to Gradient node define the values at which the gradient is computed. We can feed different tensors to the identified graph. For example, one can compute the gradient of Y with respect to H at a specific value of H, H_1, by providing that value as an input to the Gradient node. :: W --> Conv --> H --> Gemm --> Y ^ ^ | | X Z Z_1 (2nd input of Gradient) | v H_1 --> Gradient(xs=["H", "Z"], y="Y") ---> dY/dH when H = H_1 and Y = Y_1. | '------------------------------> dY/dZ (2nd output of Gradient) When the inputs of Gradient are the tensors named in "xs" and "zs", the computation can be optimized. More specifically, intermediate variables in forward pass can be reused if the gradient is computed via reverse-mode auto-differentiation. Args: Inputs: (variadic, heterogeneous) The values fed into graph identified by the attributes. The i-th input is the value of the i-th tensor specified in the concatenated list of the attribute "xs" and the attribute "zs". For example, if xs=["A", "B"] and zs=["C"], the first input is used as the value of symbol "A" and the 3rd input is substituted for all the occurrences of "C". xs: Input tensor names of the differentiated sub-graph. It contains only the necessary differentiated inputs of a (sub-)graph. Variables (usually called intermediate variables) that can be generated from inputs cannot be included in this attribute. y: The targeted tensor. It can be viewed as the output of the differentiated function. The attribute "xs" and attribute "zs" are the minimal independent variable set that determines the value of "y". zs: Input tensor names of the differentiated sub-graph. It contains only the necessary non-differentiated inputs of a (sub-)graph. Variables (usually called intermediate variables) that can be generated from inputs cannot be included in this attribute. """ schema = get_schema("Gradient", 1, "ai.onnx.preview.training") op = Op(self, "Gradient", schema) return op(*self._prepare_inputs(schema, *Inputs), xs=xs, y=y, zs=zs) T1_Momentum = TypeVar("T1_Momentum", DOUBLE, FLOAT) T2_Momentum: TypeAlias = INT64 T3_Momentum = TypeVar("T3_Momentum", DOUBLE, FLOAT) def Momentum( self, R: T1_Momentum, T: T2_Momentum, *inputs: T3_Momentum, alpha: float, beta: float, mode: str, norm_coefficient: float, ) -> T3_Momentum: r"""[🌐 ai.onnx.preview.training::Momentum(1)](https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_aionnxpreviewtraining_Momentum.html#momentum-1 "Online Documentation") Compute one iteration of stochastic gradient update with momentum. This operator can conduct the optimization of multiple tensor variables. Let's define the behavior of this operator. As you can imagine, SG with momentum requires several parameters: - The learning-rate "R". - The update count "T". That is, the number of conducted training iterations. It should be zero in the first training iteration. - A L2-norm regularization coefficient "norm_coefficient". - A decay coefficient of previous accumulated gradient (i.e., momentum) "alpha". - The scaling coefficient of current gradient "beta". - An attribute to choose either standard momentum or Nesterov's momentum "mode" should be used. For the sake of simplicity, assume that there is only one tensor (called "X") to be optimized. Other necessary inputs are "X"'s gradient (called "G") and "X"'s momentum (called "V"). This Momentum operator maps all these inputs to the new value of "X" (called "X_new") and its new momentum (called "V_new"). This operator supports two different momentum algorithms. Set the attribute "mode" to "nesterov" if Nesterov's momentum is desired. Otherwise, set the attribute "model" to "standard" to use standard momentum. Computation details are described subsequently. Let "+", "-", "*", and "/" are all element-wise operations with numpy-style broadcasting. Pseudo code for SG with standard momentum: // Add gradient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||^2, where ||X|| is the sum of squared // values of all elements in X. G_regularized = norm_coefficient * X + G // In the first training iteration, beta should always be 1. beta_adjusted = T > 0 ? beta : 1 // Compute the current momentum based on previous momentum and the current gradient. V_new = alpha * V + beta_adjusted * G_regularized // Update X. X_new = X - R * V_new Pseudo code for SG with Nesterov's momentum: // Add gradient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||^2, where ||X|| is the sum of squared // values of all elements in X. G_regularized = norm_coefficient * X + G; // In the first training iteration, beta should always be 1. beta_adjusted = T > 0 ? beta : 1 // Compute the current momentum based on previous momentum and the current gradient. V_new = alpha * V + beta_adjusted * G_regularized; // Compute final update direction and then update X. X_new = X - R * (G_regularized + alpha * V_new) If one assign this operators to optimize multiple inputs, for example, "X_1" and "X_2". The same pseudo code would be extended to handle all tensors jointly. More specifically, we can view "X" as a concatenation of "X_1" and "X_2" (of course, their gradient and accumulate gradient should be concatenated too) and then our pseudo code becomes applicable. Args: R: The learning rate. T: Update count of "X". It should be a scalar. inputs: (variadic, heterogeneous) It sequentially contains the current values of optimized tensors, then their gradient tensors, and finally their momentum tensors. For example, if two tensors "X_1" and "X_2" are optimized, The expected input list would be ["X_1", "X_2", gradient of "X_1", gradient of "X_2", momentum of "X_1", momentum of "X_2"]. alpha: The decay factor of momentum. It should be a scalar. beta: The coefficient of gradient in computing new momentum. It should be a scalar. mode: Its value should be either "nesterov" or "standard". The value "nesterov" leads to the use of Nesterov's momentum while "standard" invokes stochastic gradient method using standard momentum norm_coefficient: Coefficient of 0.5 * norm_coefficient * ||X||^2. """ schema = get_schema("Momentum", 1, "ai.onnx.preview.training") op = Op(self, "Momentum", schema) return op( *self._prepare_inputs(schema, R, T, *inputs), alpha=alpha, beta=beta, mode=mode, norm_coefficient=norm_coefficient, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/onnx_types.py000066400000000000000000000135531475371071500233520ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import abc from typing import ClassVar, Optional, Tuple, Union import onnx import onnx.helper import onnxscript.ir _DType = onnxscript.ir.DataType _DimType = Union[int, str, type(None)] _ShapeType = Union[Tuple[_DimType, ...], _DimType, type(Ellipsis)] _tensor_type_shape_cache: dict[_DType, TensorType] = {} tensor_type_registry: dict[_DType, TensorType] = {} def _check_dim(dim): if not isinstance(dim, (int, str, type(None))): raise TypeError(f"Invalid dimension {dim}") def _check_shape(shape): if isinstance(shape, tuple): for dim in shape: _check_dim(dim) elif shape != Ellipsis: _check_dim(shape) class TensorType(abc.ABC): """ONNX Script representation of a tensor type supporting shape annotations. A scalar-tensor of rank 0: :: tensor: FLOAT A tensor of unknown rank: :: tensor: FLOAT[...] A tensor of rank 2 of unknown dimensions, with symbolic names: :: tensor: FLOAT['M', 'N'] A tensor of rank 2 of known dimensions: :: tensor: FLOAT[128, 1024] """ dtype: ClassVar[_DType] shape: ClassVar[Optional[_ShapeType]] def __new__(cls): raise NotImplementedError("TensorTypes cannot be instantiated") def __init_subclass__(cls, dtype: _DType, shape: Optional[_ShapeType] = None): cls.dtype = dtype cls.shape = shape if shape is None: existing_cls = tensor_type_registry.get(dtype) if existing_cls is not None: raise ValueError( f"Invalid usage: subclass {existing_cls!r} " f"already defined for dtype={dtype}" ) tensor_type_registry[dtype] = cls else: _check_shape(shape) def __class_getitem__(cls, shape: Optional[_ShapeType]) -> type[TensorType]: if cls.shape is not None: raise ValueError("Invalid usage: shape already specified.") if shape is None: # Treat FLOAT[NONE] as 1-dimensional tensor with unknown dimension shape = (None,) key = (cls.dtype, shape) shaped_type = _tensor_type_shape_cache.get(key) if shaped_type is None: shaped_type = type(cls.__name__, (TensorType,), {}, dtype=cls.dtype, shape=shape) _tensor_type_shape_cache[key] = shaped_type return shaped_type @classmethod def to_type_proto(cls) -> onnx.TypeProto: if cls.shape is None: shape = () # "FLOAT" is treated as a scalar elif cls.shape is Ellipsis: shape = None # "FLOAT[...]" is a tensor of unknown rank elif isinstance(cls.shape, tuple): shape = cls.shape # example: "FLOAT[10,20]" else: shape = [cls.shape] # example: "FLOAT[10]" return onnx.helper.make_tensor_type_proto(cls.dtype, shape) @classmethod def to_string(cls) -> str: return f"tensor({cls.__name__.lower()})" class FLOAT(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.FLOAT): pass class UINT8(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.UINT8): pass class INT8(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.INT8): pass class UINT16(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.UINT16): pass class INT16(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.INT16): pass class INT32(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.INT32): pass class INT64(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.INT64): pass class STRING(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.STRING): pass class BOOL(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.BOOL): pass class FLOAT16(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.FLOAT16): pass class DOUBLE(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.DOUBLE): pass class UINT32(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.UINT32): pass class UINT64(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.UINT64): pass class COMPLEX64(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.COMPLEX64): pass class COMPLEX128(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.COMPLEX128): pass class BFLOAT16(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.BFLOAT16): pass class FLOAT8E4M3FN(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.FLOAT8E4M3FN): pass class FLOAT8E4M3FNUZ(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ): pass class FLOAT8E5M2(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.FLOAT8E5M2): pass class FLOAT8E5M2FNUZ(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ): pass class INT4(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.INT4): pass class UINT4(TensorType, dtype=onnxscript.ir.DataType.UINT4): pass def onnx_type_to_onnxscript_repr(onnx_type: onnx.TypeProto) -> str: """Converts an onnx type into the string representation of the type in *onnxscript*. Args: onnx_type: an instance of onnx TypeProto Returns: The string representation of the type in onnxscript Raises: ... """ if onnx_type.HasField("tensor_type"): elem_type = onnx_type.tensor_type.elem_type name = onnx.TensorProto.DataType.Name(elem_type) if onnx_type.tensor_type.HasField("shape"): shape = [] for d in onnx_type.tensor_type.shape.dim: if d.HasField("dim_value"): shape.append(str(d.dim_value)) elif d.HasField("dim_param"): shape.append(repr(d.dim_param)) else: shape.append("None") if not shape: return name return f"{name}[{','.join(shape)}]" return f"{name}[...]" raise NotImplementedError(f"Unable to translate type {onnx_type!r} into onnxscript type.") # Currently, only tensor types are supported. Need to expand support for other ONNX types. ONNXType = TensorType microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/000077500000000000000000000000001475371071500226055ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/__init__.py000066400000000000000000000023651475371071500247240ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import onnx import onnxscript.optimizer._constant_folding as constant_folding import onnxscript.optimizer._legacy._optimizer as legacy_optimizer import onnxscript.optimizer._legacy.constant_folding as legacy_constant_folding from onnxscript import ir from onnxscript.optimizer._optimizer import optimize_ir from onnxscript.optimizer._remove_unused import remove_unused_nodes basic_constant_propagation = constant_folding.basic_constant_propagation fold_constants_ir = constant_folding.fold_constants def optimize(model: ir.Model | onnx.ModelProto, *args, **kwargs): if isinstance(model, ir.Model): return optimize_ir(model, *args, **kwargs) else: return legacy_optimizer.optimize(model, *args, **kwargs) def fold_constants(model: ir.Model | onnx.ModelProto, *args, **kwargs): if isinstance(model, ir.Model): return constant_folding.fold_constants(model, *args, **kwargs) else: return legacy_constant_folding.fold_constants(model, *args, **kwargs) __all__ = [ "fold_constants", "fold_constants_ir", "remove_unused_nodes", "optimize", "optimize_ir", "basic_constant_propagation", ] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_constant_folding.py000066400000000000000000001136541475371071500266630ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # NOTE: This will eventually replace the existing constant_folding.py and evaluator.py files. from __future__ import annotations import dataclasses import logging import math import typing from typing import Any, Callable, Iterable, Sequence, Union import numpy as np import onnx import onnx.reference.ops import onnxscript.ir as ir import onnxscript.rewriter.pattern as orp import onnxscript.utils.utils as utils DEFAULT_CONSTANT_FOLD_INPUT_SIZE_LIMIT = 1024 DEFAULT_CONSTANT_FOLD_OUTPUT_SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 def is_control_flow_op(node: ir.Node) -> bool: graph_types = {ir.AttributeType.GRAPH, ir.AttributeType.GRAPHS} return any(attr.type in graph_types for attr in node.attributes.values()) non_deterministic_ops = frozenset( { "RandomUniform", "RandomNormal", "RandomUniformLike", "RandomNormalLike", "Multinomial", } ) def is_non_deterministic_op(node: ir.Node) -> bool: return node.op_type in non_deterministic_ops and utils.is_onnx_domain(node.domain) def is_onnx_op(node: ir.Node, op_type: str) -> bool: return node.op_type == op_type and utils.is_onnx_domain(node.domain) def is_constant_op(node: ir.Node) -> bool: return node.op_type in {"Constant", "ConstantOfShape"} and utils.is_onnx_domain( node.domain ) logger = logging.getLogger(__name__) # "Standard" evaluators are used to perform constant-folding. # The API below works only for non-control-flow ops (ops without any graph-attributes). # This currently used ONNX's reference implementation. But we could also # use ORT's implementation if we want to. def _process_constant_node(node: ir.Node) -> None: """Sets const_value of output value of a Constant op node.""" if node.op_type != "Constant" or node.domain not in {"", "ai.onnx"}: return if len(node.attributes) != 1: return attr_name, attr_value = next(iter(node.attributes.items())) if len(node.outputs) != 1: return ir_value = node.outputs[0] if attr_value is None or not isinstance(attr_value, ir.Attr): return const_value: ir.TensorProtocol if attr_name in {"value_float", "value_floats"}: const_value = ir.Tensor( np.array(attr_value.value, dtype=np.float32), name=ir_value.name ) elif attr_name in {"value_int", "value_ints"}: const_value = ir.Tensor(np.array(attr_value.value, dtype=np.int64), name=ir_value.name) elif attr_name in {"value_string", "value_strings"}: const_value = ir.StringTensor( np.array(attr_value.value, dtype=np.bytes_), name=ir_value.name ) elif attr_name == "value": const_value = typing.cast(ir.TensorProtocol, attr_value.value) else: return ir_value.const_value = const_value ir_value.shape = const_value.shape # type: ignore ir_value.dtype = const_value.dtype def basic_constant_propagation(nodes: Iterable[ir.Node]) -> None: """Performs basic constant propagation for a sequence of nodes. Just marks the output values of Constant op nodes with their const_value. """ for node in nodes: _process_constant_node(node) class ReferenceEvaluator: def get_evaluator(self, domain: str, op: str, version: int) -> Callable | None: try: op_impl_class = onnx.reference.ops.load_op(domain, op, version) return op_impl_class.eval # noqa: TRY300 except Exception: return None def evaluate(self, domain: str, op: str, version: int, *args, **kwargs) -> Any: logger.debug("Evaluating %s::%s", domain, op) evaluator = self.get_evaluator(domain, op, version) if evaluator is None: return None try: return evaluator(*args, **kwargs) except Exception as e: logger.warning("Evaluation failed: %s", e) return None _reference_evaluator = ReferenceEvaluator() @dataclasses.dataclass class Replacement: """A replacement for a node in the graph.""" new_outputs: Sequence[ir.Value] new_nodes: Sequence[ir.Node] # The optimizer tracks an optional symbolic value for each value in the model. # The symbolic value attached to a value X can be: # - another IR value Y (indicating that X is equal to Y) # - a list of IR values [Y1, Y2, ...] (indicating that X is a sequence of values Y1, Y2, ...) # - a Shape object (indicating that X is a shape value) # A Shape object as a symbolic value indicates that the corresponding value is # 1-D (or 0-D) tensor of INT64 values. The values in this object may be constants # or symbolic dimension values (like "batch_size", "sequence_length", etc.). # Currently, we assume that symbolic dimensions are also guaranteed to be non-negative. # TODO: Add support for negative symbolic dimensions. class OptimizerState: def __init__(self): self._sym_value_map: dict[ir.Value, Any] = {} self._initializer_inputs: list[set[ir.Value]] = [] def get_sym_value(self, value: ir.Value | None) -> Any: if value is None: return None return self._sym_value_map.get(value) def set_sym_value(self, value: ir.Value, sym_value: Any) -> None: self._sym_value_map[value] = sym_value def push_initializer_inputs(self) -> None: self._initializer_inputs.append(set()) def pop_initializer_inputs(self) -> None: self._initializer_inputs.pop() def add_initializer_input(self, value: ir.Value) -> None: assert self._initializer_inputs self._initializer_inputs[-1].add(value) def is_initializer_input(self, value: ir.Value) -> bool: return any(value in inputs for inputs in self._initializer_inputs) def get_shape_value(self, value: ir.Value | None) -> ir.Shape | None: const_value = _get_numpy_value(value, ir.DataType.INT64, size_limit=10) if const_value is not None: if const_value.ndim == 1: return ir.Shape(const_value.tolist()) return None sym_value = self.get_sym_value(value) if isinstance(sym_value, ir.Shape): return sym_value # TODO use shape of value if available return None # The "partial evaluators" below are non-standard evaluators. They are used to perform # partial evaluation and/or static program analysis (abstract interpretation). # A partial-evaluator function takes a node, a RewriterContext, OptimizerState and returns # a Replacement for the node or None (if no replacement is needed). It may also return just # the ir.Value or ir.Values to replace the output values of the node, when the new nodes # can be inferred from the RewriterContext used to build the new nodes. ReturnValue = Union[Replacement, Sequence[ir.Value], ir.Value, None] PartialEvaluatorFunction = Callable[ [ir.Node, orp.RewriterContext, OptimizerState], ReturnValue ] @dataclasses.dataclass class PartialEvaluator: """A class that represents a partial-evaluator for a particular op. It is applicable for a specific version range (min_version, max_version) of the op. The min_version and max_version can be None, indicating that there is no version constraint in that direction. """ min_version: int | None max_version: int | None function: PartialEvaluatorFunction def valid_for(self, version: int) -> bool: """Returns True if this evaluator is applicable for the given version.""" return (self.min_version is None or version >= self.min_version) and ( self.max_version is None or version <= self.max_version ) class PartialEvaluatorRegistry: """A class that maintains a registry of evaluators for ops.""" def __init__(self): self.op_evaluators: dict[tuple[str, str], list[PartialEvaluator]] = {} def lookup_evaluators(self, domain: str, opname: str, version: int): evaluator_list = self.op_evaluators.get((domain, opname), []) return [ evaluator.function for evaluator in evaluator_list if evaluator.valid_for(version) ] def register( self, opname: str, domain: str = "", version=None ) -> Callable[[PartialEvaluatorFunction], PartialEvaluatorFunction]: if (domain, opname) in self.op_evaluators: evaluator_list = self.op_evaluators[(domain, opname)] else: evaluator_list = [] self.op_evaluators[(domain, opname)] = evaluator_list if version is None: min_version = None max_version = None elif isinstance(version, int): min_version = version max_version = version elif isinstance(version, tuple): min_version, max_version = version def decorator(function: PartialEvaluatorFunction) -> PartialEvaluatorFunction: evaluator_list.append(PartialEvaluator(min_version, max_version, function)) return function return decorator registry: PartialEvaluatorRegistry = PartialEvaluatorRegistry() register = registry.register def _same_shape(shape1: ir.Shape, shape2: ir.Shape) -> bool: # Comparison of shapes as tuples works except if any dimension is None # (which represents an unknown dimension value). Thus, two shapes such # as (Batch, 1024) and (Batch, 1024) are considered equal, but (None, 1024) # and (None, 1024) are not considered equal. if any(isinstance(dim, ir.SymbolicDim) and dim.value is None for dim in shape1): return False return shape1.dims == shape2.dims def _get_numpy_value( val: ir.Value | None, dtype: ir.DataType | None = None, size_limit: int | None = None ) -> np.ndarray | None: """Returns the numpy value of a constant value, if available. It returns None if the value is not a constant value, or if the value is not of the specified element dtype, or if the size of the value exceeds the specified size_limit. """ if val is None: return None const_value = val.const_value if const_value is not None: if dtype is not None and const_value.dtype != dtype: return None if size_limit is not None and const_value.size > size_limit: return None try: array = const_value.numpy() except FileNotFoundError: # External data is not available. return None assert isinstance(array, np.ndarray) return array return None def _get_bool_value(val: ir.Value | None) -> bool | None: if val is None: return None value = _get_numpy_value(val) if value is None: return None if value.size == 1 and value.dtype == bool: return value.item(0) return None def _get_input(node: ir.Node, index: int) -> ir.Value | None: if index < len(node.inputs): return node.inputs[index] return None def _get_output(node: ir.Node, index: int) -> ir.Value | None: if index < len(node.outputs): return node.outputs[index] return None def _update_type(value: ir.Value, type: ir.TypeProtocol | None) -> None: if type is not None: # TODO: merge types value.type = type def _get_input_element_type(node: ir.Node, index: int) -> int: input = _get_input(node, index) if input is not None and input.type is not None: return input.type.dtype.value return ir.DataType.UNDEFINED.value def _get_int_attribute(node: ir.Node, name: str, default: int | None = None) -> int | None: if name in node.attributes: attr = node.attributes[name] if not isinstance(attr, ir.Attr): return None attr_val = attr.value if isinstance(attr_val, int): return attr_val # This is an invalid model: attribute has invalid/unexpected type. # For now, we just return None. We could raise an error too. return None return default @register("Abs") def abs(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Replace an Abs node by Identity when applicable. Currently, addresses Abs applied to symbolic shapes. """ input = _get_input(node, 0) input_sym_value = state.get_shape_value(input) if input_sym_value is None: return None if any(isinstance(d, int) and d < 0 for d in input_sym_value): return None # Abs applied to a symbolic shape of the form [1, 1, SequenceLength]. # We assume that SequenceLength is a non-negative integer. # The Abs op is redundant in this case. return op.Identity(input) @register("Gather") def gather(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Replace a Gather node by a constant when applicable. Currently, handles the case of Gathering from a shape tensor. """ input = _get_input(node, 0) indices = _get_input(node, 1) if input is None or indices is None: return None input_sym_value = state.get_shape_value(input) if input_sym_value is None: return None axis = _get_int_attribute(node, "axis", None) if axis != 0: return None indices_numpy_value = _get_numpy_value(indices) if indices_numpy_value is None: return None if indices_numpy_value.ndim != 1: return None gathered = [input_sym_value[i] for i in indices_numpy_value] output = _get_output(node, 0) if output is not None: state.set_sym_value(output, ir.Shape(gathered)) if all(isinstance(d, int) for d in gathered): return op.Constant(value_ints=gathered) return None @register("Reshape") def reshape(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Replace a Reshape node by Identity when applicable.""" input = _get_input(node, 0) shape = _get_input(node, 1) if input is None or shape is None: return None input_shape = input.shape if input_shape is None: return None # input_shape_dims = list(input_shape.dims) # if any(isinstance(dim, ir.SymbolicDim) and dim.value is None for dim in input_shape_dims): # return None shape_value = state.get_shape_value(shape) if shape_value is None: return None # target_shape_dims = list(shape_value.dims) # if input_shape_dims == target_shape_dims: # No need to check for special values like -1, 0, etc. here if _same_shape(input_shape, shape_value): return op.Identity(input) return None @register("Cast") def cast(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: input = _get_input(node, 0) output = _get_output(node, 0) if input is None or output is None: return None # TODO(rama): Parts of the following logic (implementing type/shape inference # for Cast op) should be unnecessary. Generic incremental shape-inference # should handle this. Only the optimization to eliminate redundant Cast ops # should be needed here. input_shape = input.shape if input_shape is not None: output.shape = input_shape.copy() input_dtype = _get_input_element_type(node, 0) output_dtype = _get_int_attribute(node, "to", None) if output_dtype is not None: if input_dtype == output_dtype: return op.Identity(input) output.type = ir.TensorType(ir.DataType(output_dtype)) return None @register("CastLike") def cast_like(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: input0 = node.inputs[0] source_element_type = _get_input_element_type(node, 0) target_element_type = _get_input_element_type(node, 1) if target_element_type == ir.DataType.UNDEFINED: return None if source_element_type == target_element_type: return op.Identity(input0) return op.Cast(input0, to=target_element_type) @register("Shape") def shape(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: input = node.inputs[0] if input is None: return None shape = input.shape if shape is None: return None start = _get_int_attribute(node, "start", 0) end = _get_int_attribute(node, "end", None) shape_slice = shape[start:end] output = _get_output(node, 0) if output is not None: state.set_sym_value(output, ir.Shape(shape_slice)) if all(isinstance(d, int) for d in shape_slice): return op.Constant(value_ints=list(shape_slice)) return None @register("Size") def size(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: input = _get_input(node, 0) if input is None: return None shape = input.shape if shape is None: return None size = 1 for d in shape: if not isinstance(d, int): return None size *= d return op.Constant(value_int=size) @register("If") def if_op(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: cond_input = _get_input(node, 0) cond = _get_bool_value(cond_input) if cond is not None: # cond is a constant-value: inline the branch branch = "then_branch" if cond else "else_branch" graph_attr = node.attributes.get(branch) if graph_attr is None: return None if graph_attr.type != ir.AttributeType.GRAPH: return None assert isinstance(graph_attr, ir.Attr) graph = graph_attr.as_graph() formal_outs = graph.outputs actual_outs = node.outputs renamings = { formal.name: actual.name for formal, actual in zip(formal_outs, actual_outs) if actual is not None } # TODO: Extend renaming to intermediate values. def rename(name): return renamings.get(name, name) graph_nodes = list(graph) graph.remove(graph_nodes) for sub_node in graph_nodes: # TODO: handle renaming inside subgraphs in nodes for v in sub_node.outputs: v.name = rename(v.name) # Avoid name collision. sub_node.name = f"{node.name}_{sub_node.name}" # TODO: we should handle initializers as well! return Replacement(formal_outs, graph_nodes) return None @register("Identity") def identity(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: del op input = node.inputs[0] output = node.outputs[0] if input is not None and output is not None: state.set_sym_value(output, input) return None @register("SequenceConstruct") def sequence_construct(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: del op output = node.outputs[0] if output is not None: state.set_sym_value(output, list(node.inputs)) return None @register("Concat") def concat(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Replace a Concat node with a single input by Identity""" inputs = node.inputs if len(inputs) == 1: return op.Identity(inputs[0]) # Track value of tensors that carry a shape value: output = node.outputs[0] if output is None: return None # Check axis attribute is 0 axis = _get_int_attribute(node, "axis", None) if axis != 0: return None shapes = [state.get_shape_value(input) for input in inputs] if any(shape is None for shape in shapes): return None concatenated = ir.Shape(dim for shape in shapes for dim in shape.dims) # type: ignore[union-attr] state.set_sym_value(output, concatenated) return None @register("Dropout", version=(12, None)) def dropout(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Replace a Dropout by Identity when applicable.""" def optimized_dropout(): input = node.inputs[0] output = op.Identity(input) if len(node.outputs) == 1: return output else: true_tensor = ir.tensor([True]) input_shape = op.Shape(input) mask = op.ConstantOfShape(input_shape, value=true_tensor) return output, mask inputs = node.inputs if (len(inputs) <= 2) or inputs[2] is None: # No training_mode specified: return optimized_dropout() if _get_bool_value(inputs[2]) is False: # training_mode is False: dropout is not applied. return optimized_dropout() ratio = _get_numpy_value(inputs[1]) if ratio is None: return None if ratio.size != 1: # Only scalar dropout ratio is supported. return None if ratio.item() == 0: # dropout ratio is 0: dropout is not applied. return optimized_dropout() return None @register("Expand") def expand(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Replace an Expand node by Identity when applicable.""" if len(node.inputs) != 2: return None if (input := node.inputs[0]) is None: return None if (input_shape := input.shape) is None: # Input shape is not known. return None if (expanded_shape := _get_numpy_value(node.inputs[1])) is None: # Target shape is not known. expanded_sym_shape = state.get_shape_value(node.inputs[1]) if expanded_sym_shape is None or not _same_shape(input_shape, expanded_sym_shape): return None return op.Identity(input) if expanded_shape.ndim != 1: # Target shape must be a 1D tensor. Erroneous model. return None if input_shape.dims == tuple(expanded_shape.tolist()): return op.Identity(input) return None @register("ConcatFromSequence") def concat_from_sequence(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: input = node.inputs[0] inputs = state.get_sym_value(input) if inputs is None or any(x is None for x in inputs): return None new_axis = _get_int_attribute(node, "new_axis", 0) axis = _get_int_attribute(node, "axis", None) if axis is None: return None if input is not None and isinstance(inputs, list): if new_axis == 0: logger.debug("ConcatFromSequence => Concat: %s", [x.name for x in inputs]) return op.Concat(*inputs, axis=axis) if new_axis == 1: # Unsqueeze the inputs with concat axis if new_axis is 1 axis_value = op.Constant(value_int=axis) unsqueezed_inputs = [] for node_input in inputs: unsqueezed_input = op.Unsqueeze( node_input, axis_value, _outputs=[f"{node_input.name}_unsqueeze"] ) unsqueezed_inputs.append(unsqueezed_input) # Send unsqueezed outputs to Concat logger.debug( "ConcatFromSequence => Concat %s", [x.name for x in unsqueezed_inputs] ) return op.Concat(*unsqueezed_inputs, axis=axis) return None @register("SplitToSequence") def split_to_sequence(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: """Rewriting pattern. From splits = onnx::SplitToSequence(input, split, axis=axis) to split_0, split_1, ..., split_n = onnx::Split(input, split, axis=axis) splits = onnx::SequenceConstruct(split_0, split_1, ..., split_n) or split_0, split_1, ..., split_n = onnx::Split(input, axis=axis, num_outputs=n+1) splits = onnx::SequenceConstruct(split_0, split_1, ..., split_n) where number of output tensors in `splits` is statically known. onnx::SequenceConstruct will be further optimized away if possible, by its own designated evaluator. This allows downstream `SequenceAt` users to be replaced by `split_x` accordingly. """ input = node.inputs[0] split = node.inputs[1] output = node.outputs[0] if input is None or split is None or output is None: return None axis = _get_int_attribute(node, "axis", 0) if axis is None: return None shape = input.shape if shape is None: return None rank = len(shape) if axis < 0: axis = axis + rank if axis < 0 or axis >= rank: return None split_dimension_size = shape[axis] if not isinstance(split_dimension_size, int): return None split_value = _get_numpy_value(split) if split_value is None: return None assert isinstance(split_value, np.ndarray) if split_value.ndim == 0: # split into chunks all of size 'split' if possible. num_outputs = math.ceil(split_dimension_size / split_value.item()) split_outputs = [f"{output.name}_split_{i}" for i in range(num_outputs)] split_values = op.Split( input, axis=axis, num_outputs=num_outputs, _outputs=split_outputs ) elif split_value.ndim == 1: # split into 'size(split)' chunks num_outputs = split_value.size split_outputs = [f"{output.name}_split_{i}" for i in range(num_outputs)] split_values = op.Split(input, split, axis=axis, _outputs=split_outputs) else: return None # If Split returns a single value, we need to wrap it into a list. if isinstance(split_values, ir.Value): split_values = [split_values] keepdims = _get_int_attribute(node, "keepdims", 1) if keepdims is None: return None if keepdims == 0: # squeeze the split dimension if keepdims is 0 axis_val = op.Constant(value_ints=[axis], _outputs=[f"{output.name}_axis"]) squeezed_values = [] for i in range(num_outputs): squeezed = op.Squeeze( split_values[i], axis_val, _outputs=[f"{split_outputs[i]}_squeeze"] ) squeezed_values.append(squeezed) split_values = squeezed_values logger.debug("SplitToSequence => Split + SequenceConstruct") if isinstance(split_values, ir.Value): split_values = [split_values] return op.SequenceConstruct(*split_values) @register("SequenceAt") def sequence_at(node: ir.Node, op, state: OptimizerState) -> ReturnValue: input = node.inputs[0] position = node.inputs[1] output = node.outputs[0] if input is not None and position is not None: input_vals = state.get_sym_value(input) position_val = _get_numpy_value(position) if isinstance(input_vals, list) and position_val is not None: if position_val.size != 1: return None position_val = position_val.item() try: result = input_vals[position_val] # type: ignore[index] except IndexError: return None state.set_sym_value(output, result) logger.debug("SequenceAt %s => %s", input.name, result.name) return op.Identity(result) return None def _merge_shapes(shape1: ir.Shape | None, shape2: ir.Shape | None) -> ir.Shape | None: def merge_dims(dim1, dim2): if dim1 == dim2: return dim1 if not isinstance(dim1, ir.SymbolicDim): return dim1 # Prefer int value over symbolic dim if not isinstance(dim2, ir.SymbolicDim): return dim2 if dim1.value is None: return dim2 return dim1 if shape1 is None: return shape2 if shape2 is None: return shape1 if len(shape1) != len(shape2): raise ValueError("Shapes must have the same rank.") return ir.Shape([merge_dims(dim1, dim2) for dim1, dim2 in zip(shape1, shape2)]) class ConstantFolder: opset_imports: dict[str, int] def __init__( self, *, external_data_folder: str, shape_inference: bool, input_size_limit: int, output_size_limit: int, ) -> None: self._external_data_folder = external_data_folder self._shape_inference = shape_inference self._input_size_limit = input_size_limit self._output_size_limit = output_size_limit self._init() def _init(self) -> None: self.counts: dict[str, int] = {} self.sizes: dict[str, int] = {} self.modified = False self._state = OptimizerState() def _do_inference(self, node: ir.Node) -> None: output_types = {} # TODO: handle optional inputs def get_constant_value(x: ir.Value) -> onnx.TensorProto | None: value = _get_numpy_value(x) if isinstance(value, np.ndarray) and value.size < 20: return onnx.numpy_helper.from_array(value, x.name) return None def get_type(value: ir.Value) -> onnx.TypeProto | None: if value.type is not None: type_proto = ir.serde.serialize_type(value.type) if value.shape is not None: ir.serde.serialize_shape_into(type_proto, value.shape) return type_proto return None input_types = {x.name: get_type(x) for x in node.inputs if x is not None} input_data = {x.name: get_constant_value(x) for x in node.inputs if x is not None} input_data = {k: v for k, v in input_data.items() if v is not None} if any(t is None for t in input_types.values()): logger.debug( "Skipping shape inference for node %s due to missing input type.", node.name, ) else: # TODO: pass in constant values, ir_version try: schema = onnx.defs.get_schema( node.op_type, self.opset_imports[node.domain], node.domain ) output_types = onnx.shape_inference.infer_node_outputs( schema, ir.serde.serialize_node(node), input_types, # type: ignore[arg-type] input_data, # type: ignore[arg-type] ) for output in node.outputs: if output.name in output_types: inferred_type = output_types[output.name] # TODO: merge types, check for conflicts inferred_shape = ir.serde.deserialize_type_proto_for_shape( inferred_type ) output.shape = _merge_shapes(output.shape, inferred_shape) output.type = ir.serde.deserialize_type_proto_for_type(inferred_type) except Exception as e: logger.debug( "Skipping shape inference for node %s due to exception: %s", node.name, e, ) def new_constant(self, node: ir.Node, value): irvalue = node.outputs[0] if not isinstance(value, np.ndarray): # ONNX does not have a way to represent non-tensor constants, eg. a sequence. # So, a constant-value of type sequence is not folded, but it can be used # to optimize subsequent operations when possible. logger.info( "Skip storing constant folded value %s due to unsupported type %s.", irvalue.name, type(value), ) return None tensor = ir.tensor(value) tensor.name = irvalue.name irvalue.const_value = tensor if value.nbytes > self._output_size_limit: # Handle examples like Transpose(weight) to be folded even if the size is large, # as long as weight has no other uses. This won't increase model size. removed_input_size = 0 for input in node.inputs: if (input is not None) and (len(input.uses()) == 1): array = _get_numpy_value(input) if array is not None: removed_input_size += array.nbytes increased_size = value.nbytes - removed_input_size if increased_size > 0: logger.info( "Skip storing constant folded nvalue %s due to large size %s.", irvalue.name, value.nbytes, ) return None logger.debug( "New constant for value %s dtype: %s shape: %s", irvalue.name, value.dtype, value.shape, ) attributes = ir.convenience.convert_attributes({"value": tensor}) node = ir.Node("", "Constant", inputs=[], attributes=attributes, num_outputs=1) return node def process_node(self, node: ir.Node): for i, value in enumerate(node.inputs): sym_value = self._state.get_sym_value(value) if isinstance(sym_value, ir.Value): logger.debug( "Node [%s]: Replacing input %s with %s", node.name, value.name, # type: ignore[union-attr] sym_value.name, ) node.replace_input_with(i, sym_value) # TODO(rama): consider merging type/other info from both values # Do incremental shape inference if self._shape_inference and not is_control_flow_op(node): self._do_inference(node) if node.domain not in self.opset_imports: return None version = self.opset_imports[node.domain] op_optimizers = registry.lookup_evaluators(node.domain, node.op_type, version) for optimizer in op_optimizers: assert optimizer context = orp.RewriterContext() output = optimizer(node, context, self._state) if output is not None: if isinstance(output, Replacement): return output if isinstance(output, ir.Value): output = [output] return Replacement(output, context.nodes) if is_control_flow_op(node) or is_non_deterministic_op(node): return None if is_onnx_op(node, "Constant"): _process_constant_node(node) return None input_values = [_get_numpy_value(x) for x in node.inputs] if any(x is None for x in input_values): return None if any(self._state.is_initializer_input(x) for x in node.inputs): # type: ignore[arg-type] return None if any(input.nbytes > self._input_size_limit for input in input_values): # type: ignore[union-attr] if logger.isEnabledFor(logging.DEBUG): input_sizes = [input.size for input in input_values] # type: ignore[union-attr] logger.debug( "Skipping constant folding for op %s due to large input size: %s", node.op_type, input_sizes, ) return None # Filter out bfloat16 cases? def convert(av): if av.type == ir.AttributeType.TENSOR: return ir.serde.serialize_tensor(av.value) return av.value attr_values = {name: convert(attr) for name, attr in node.attributes.items()} outputs = _reference_evaluator.evaluate( node.domain, node.op_type, version, *input_values, **attr_values ) if outputs is None: return None if len(node.outputs) == 1 and not isinstance(outputs, (tuple, list)): replacement = self.new_constant(node, outputs) if is_onnx_op(node, "ConstantOfShape") or replacement is None: return None return Replacement(replacement.outputs, [replacement]) else: logger.warning( "Skipping constant folding for op %s with multiple outputs.", node.op_type ) return None def replace_node(self, node: ir.Node, replacement, root: ir.Graph | ir.Function): logger.debug("Replacing node: %s::%s %s", node.domain, node.op_type, node.name) ir.convenience.replace_nodes_and_values( root, node, [node], replacement.new_nodes, node.outputs, replacement.new_outputs ) # TODO: what about new opset_imports? # TODO: track statistics about replaced nodes and sizes of new constants def visit_attribute(self, attr: ir.Attr | ir.RefAttr) -> None: if isinstance(attr, ir.Attr): if attr.type == ir.AttributeType.GRAPH: self.visit_graph(attr.as_graph()) elif attr.type == ir.AttributeType.GRAPHS: for graph in attr.as_graphs(): self.visit_graph(graph) def visit_node(self, node: ir.Node, root: ir.Graph | ir.Function): replacement = self.process_node(node) if replacement is None: # No change. Process attributes. for attr in node.attributes.values(): self.visit_attribute(attr) return None else: self.replace_node(node, replacement, root) def visit_graph(self, graph: ir.Graph) -> None: # Track inputs that have a const_value (which is really a default-value, and should not # be used for constant-folding). self._state.push_initializer_inputs() for input in graph.inputs: if input.const_value is not None: self._state.add_initializer_input(input) for node in graph: self.visit_node(node, graph) self._state.pop_initializer_inputs() def visit_function(self, function: ir.Function) -> None: for node in function: self.visit_node(node, function) def visit_model(self, model: ir.Model) -> None: self._init() self.opset_imports = model.opset_imports self.visit_graph(model.graph) for function in model.functions.values(): # TODO(rama): Should we specialize functions? self.visit_function(function) def fold_constants( model: ir.Model, external_data_folder: str = "", *, onnx_shape_inference: bool = False, input_size_limit: int = DEFAULT_CONSTANT_FOLD_INPUT_SIZE_LIMIT, output_size_limit: int = DEFAULT_CONSTANT_FOLD_OUTPUT_SIZE_LIMIT, ) -> bool: """ Applies constant folding optimization to the model. Returns true iff the model was modified. """ folder = ConstantFolder( external_data_folder=external_data_folder, shape_inference=onnx_shape_inference, input_size_limit=input_size_limit, output_size_limit=output_size_limit, ) folder.visit_model(model) for op in folder.counts: logger.info( "Constant-folded '%s' %s times, with %s size.", op, folder.counts[op], folder.sizes[op], ) return folder.modified microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_constant_folding_test.py000066400000000000000000000542461475371071500277230ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import numpy as np import onnx import parameterized import pytest import onnxscript.ir as ir import onnxscript.optimizer as optimizer from onnxscript.ir import serde from onnxscript.optimizer import _constant_folding from onnxscript.optimizer._legacy import constant_folding @parameterized.parameterized_class(("using_ir",), [(False,), (True,)]) class FoldConstantsTest(unittest.TestCase): def _fold(self, model: onnx.ModelProto, onnx_shape_inference=False): if self.using_ir: ir_model = serde.deserialize_model(model) _constant_folding.fold_constants( ir_model, onnx_shape_inference=onnx_shape_inference ) optimizer.remove_unused_nodes(ir_model) return serde.serialize_model(ir_model) else: constant_folding.fold_constants(model, onnx_shape_inference=onnx_shape_inference) optimizer.remove_unused_nodes(model) return model def test_fold_add(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { two = Constant () four = Add(two, two) z = Mul(x, four) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "four") def test_fold_cast_like(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { two = Constant () two_float = CastLike(two, x) four = Add(two_float, two_float) z = Mul(x, four) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "four") def test_fold_shape(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[16, 16] x) => (float[16, 16] z) { shape = Shape(x) rank = Size(shape) two_float = CastLike(rank, x) four = Add(two_float, two_float) z = Mul(x, four) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "four") def test_fold_shape_slice(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[M, N, 16, 16] x) => (float[M, N, 16, 16] z) { shape = Shape (x) two = Size(shape) two_float = CastLike(two, x) four = Add(two_float, two_float) z = Mul(x, four) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "four") def test_fold_if_cond(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[16, 16] x) => (float[16, 16] z) { shape = Shape(x) rank = Size(shape) zero = Constant () zero_cast = CastLike (zero, rank) is_scalar = Equal(zero_cast, rank) z = If (is_scalar) < then_branch = then_graph () => (then_z) { then_z = Add (x, x) }, else_branch = else_graph () => (else_z) { else_z = Mul (x, x) } > } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 1) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "z") self.assertEqual(optimized.graph.node[0].op_type, "Mul") def test_fold_inside_if_branch(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[16, 16] x, bool cond) => (float[16, 16] z) { two = Constant () z = If (cond) < then_branch = then_graph () => (then_z) { three = Constant () temp = Add (two, three) then_z = Mul (temp, x) }, else_branch = else_graph () => (else_z) { four = Constant () temp = Add (two, four) else_z = Mul (temp, x) } > } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 1) then_graph = onnx.helper.get_node_attr_value(optimized.graph.node[0], "then_branch") self.assertEqual(len(then_graph.node), 2) else_graph = onnx.helper.get_node_attr_value(optimized.graph.node[0], "else_branch") self.assertEqual(len(else_graph.node), 2) def test_fold_if_propagate(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[16, 16] x) => (float[16, 16] z) { shape = Shape(x) rank = Size(shape) zero = Constant () two = Constant () zero_cast = CastLike (zero, rank) is_scalar = Equal(zero_cast, rank) m = If (is_scalar) < then_branch = then_graph () => (then_z) { then_z = Add (x, x) }, else_branch = else_graph () => (else_z) { else_z = Mul (two, two) } > m_square = Mul (m, m) z = Mul (x, m_square) } """ ) optimized = self._fold(model) print(onnx.printer.to_text(optimized)) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "m_square") self.assertEqual(optimized.graph.node[0].op_type, "Constant") def test_fold_redundant_cast(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { two = Constant () x_cast = CastLike(x, two) z = Mul(x_cast, two) } """ ) optimized = self._fold(model, onnx_shape_inference=True) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) def test_fold_redundant_cast2(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { two = Constant () z = CastLike(x, two) } """ ) optimized = self._fold(model, onnx_shape_inference=True) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 1) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].op_type, "Identity") self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "z") self.assertEqual(optimized.graph.node[0].input[0], "x") @pytest.mark.skip(reason="Feature removed to catch errors early") def test_fold_undefined_vars(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { four = Add(two, two) y = Shape(t1) w = CastLike(x, t2) w2 = CastLike(t3, t4) w3 = Size(t5) z = Sum (four, y, w, w2, w3) } """ ) # No optimizations expected. Just make sure it doesn't crash. optimized = self._fold(model, onnx_shape_inference=False) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 6) def test_shape_inference(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (int64[64] x) => (int64[N] z) { one = Constant () cond = Equal(one, one) temp = If (cond) < then_branch = then_graph () => (then_z) { shape1 = Constant () then_z = Reshape(x, shape1) }, else_branch = else_graph () => (else_z) { shape2 = Constant () else_z = Reshape(x, shape2) }> shape = Shape(temp) # shape = [8, 8] or [64], but [8, 8] after constant propagation rank = Size(shape) # rank = 2 or 1, but 2 after constant propagation C = Add (rank, rank) z = Mul(x, C) } """ ) optimized = self._fold(model, onnx_shape_inference=True) print(onnx.printer.to_text(optimized)) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].output[0], "C") def test_static_split_to_sequence_with_scalar_split_and_squence_at_is_folded_as_split( self, ): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["" : 18] > func (float[1,512] x) => ( return_val) { int64_128 = Constant () splits = SplitToSequence (x, int64_128) int64_0 = Constant () split_0 = SequenceAt (splits, int64_0) int64_1 = Constant () split_1 = SequenceAt (splits, int64_1) int64_2 = Constant () split_2 = SequenceAt (splits, int64_2) int64_3 = Constant () split_3 = SequenceAt (splits, int64_3) return_val = Concat (split_0, split_1, split_2, split_3) } """ ) # TODO: There is an unrelated limitation that `symbolic_value` is not # utilized when the value is only referenced by graph output. # E.g., the following test model will not have this optimization # applied. """ < ir_version: 8, opset_import: ["" : 18] > func (float[1,512] x) => ( split_0, split_1, split_2, split_3) { int64_128 = Constant () splits = SplitToSequence (x, int64_128) int64_0 = Constant () split_0 = SequenceAt (splits, int64_0) int64_1 = Constant () split_1 = SequenceAt (splits, int64_1) int64_2 = Constant () split_2 = SequenceAt (splits, int64_2) int64_3 = Constant () split_3 = SequenceAt (splits, int64_3) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(len(optimized.graph.node[-2].output), 4) self.assertEqual(optimized.graph.node[-2].op_type, "Split") def test_static_split_to_sequence_with_list_split_and_squence_at_is_folded_as_split( self, ): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["" : 18] > func (float[1,512] x) => ( return_val) { const = Constant () splits = SplitToSequence (x, const) int64_0 = Constant () split_0 = SequenceAt (splits, int64_0) int64_1 = Constant () split_1 = SequenceAt (splits, int64_1) int64_2 = Constant () split_2 = SequenceAt (splits, int64_2) return_val = Concat (split_0, split_1, split_2) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 3) self.assertEqual(len(optimized.graph.node[-2].output), 3) self.assertEqual(optimized.graph.node[-2].op_type, "Split") def test_static_split_to_sequence_with_list_split_no_keepdims_and_squence_at_is_folded_as_split_with_squeeze( self, ): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["" : 18] > func (float[1,3] x) => ( return_val) { const = Constant () splits = SplitToSequence (x, const) int64_0 = Constant () split_0 = SequenceAt (splits, int64_0) int64_1 = Constant () split_1 = SequenceAt (splits, int64_1) int64_2 = Constant () split_2 = SequenceAt (splits, int64_2) return_val = Concat (split_0, split_1, split_2) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 7) self.assertEqual(len(optimized.graph.node[1].output), 3) self.assertEqual(optimized.graph.node[1].op_type, "Split") self.assertEqual(len([n for n in optimized.graph.node if n.op_type == "Squeeze"]), 3) def test_split_to_sequence_and_concat_from_sequence_with_new_axis_0( self, ): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["" : 18] > func (float[1,3] x) => (float[1,3] return_val) { const = Constant () splits = SplitToSequence (x, const) return_val = ConcatFromSequence (splits) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 3) self.assertEqual(optimized.graph.node[2].op_type, "Concat") onnx.checker.check_model(optimized) def test_split_to_sequence_and_concat_from_sequence_with_new_axis_1( self, ): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["" : 18] > func (float[1,3] x) => (float[1,3] return_val) { const = Constant () splits = SplitToSequence (x, const) return_val = ConcatFromSequence (splits) } """ ) optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 7) self.assertEqual(optimized.graph.node[6].op_type, "Concat") onnx.checker.check_model(optimized) class FoldConstantsIrTest(unittest.TestCase): def _fold(self, model: str | onnx.ModelProto | ir.Model, **kwargs) -> ir.Model: if isinstance(model, str): model = onnx.parser.parse_model(model) if isinstance(model, onnx.ModelProto): model = serde.deserialize_model(model) _constant_folding.fold_constants(model, **kwargs) optimizer.remove_unused_nodes(model) return model def test_initializer_input_not_folded(self): model_text = """ agraph (float[N] x, float[1] c = {1.0} ) => (float[N] z) { # c is not a constant, and following should not be folded. two_c = Add (c, c) z = Mul (x, two_c) } """ optimized = self._fold(model_text) self.assertEqual(len(optimized.graph), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node(0).op_type, "Add") @parameterized.parameterized.expand( [ ("output = Dropout(input)",), ("output = Dropout(input, zero, true)",), ("output = Dropout(input, half)",), ("output = Dropout(input, half, false)",), ] ) def test_dropout_identity(self, dropout_node: str): model = f""" agraph (float[N] input) => (float[N] output) {{ {dropout_node} }} """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph), 1) self.assertEqual(optimized.graph.node(0).op_type, "Identity") @parameterized.parameterized.expand( [ ("output, mask = Dropout(input)",), ("output, mask = Dropout(input, zero, true)",), ("output, mask = Dropout(input, half)",), ("output, mask = Dropout(input, half, false)",), ] ) def test_dropout_identity_mask(self, dropout_node: str): model = f""" agraph (float[N] input) => (float[N] output, bool[N] mask) {{ {dropout_node} }} """ optimized = self._fold(model) nodes = list(optimized.graph) self.assertEqual(len(nodes), 3) ops = [node.op_type for node in nodes] self.assertEqual(ops, ["Identity", "Shape", "ConstantOfShape"]) def test_concat_identity(self): model = """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { z = Concat (x) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(len(optimized.graph), 1) self.assertEqual(optimized.graph.node(0).op_type, "Identity") def test_expand_identity(self): model = """ agraph (float[128, 256] x) => (float[128, 256] z) { shape = Constant () z = Expand (x, shape) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(optimized.graph.node(-1).op_type, "Identity") def test_expand_identity_symdim(self): model = """ agraph (float[B, 256] x) => (float[B, 256] z) { b = Shape (x) const_256 = Constant () shape = Concat (b, const_256) z = Expand (x, shape) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(optimized.graph.node(-1).op_type, "Identity") def test_abs_symdim(self): model = """ agraph (float[B, 256] x) => (float[B, 256] z) { b = Shape (x) const_256 = Constant () b_256 = Concat (b, const_256) shape = Abs (b_256) z = Expand (x, shape) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(optimized.graph.node(-1).op_type, "Identity") def test_reshape_identity(self): model = """ agraph (float[128, 256] x) => (float[128, 256] z) { shape = Constant () z = Reshape (x, shape) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(optimized.graph.node(-1).op_type, "Identity") def test_reshape_identity_symdim(self): model = """ agraph (float[B, 256] x, float[B, 128] y) => (float[B, 256] z) { b = Shape (y) const_256 = Constant () shape = Concat (b, const_256) z = Reshape (x, shape) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(optimized.graph.node(-1).op_type, "Identity") def test_gather_symdim(self): model = """ agraph (float[B, 256] x, float[B, 128] y) => (float[B, 256] z) { b_128 = Shape (y) index_0 = Constant () b = Gather (b_128, index_0) const_256 = Constant () shape = Concat (b, const_256) z = Reshape (x, shape) } """ optimized = self._fold(model) self.assertEqual(optimized.graph.node(-1).op_type, "Identity") def test_large_transpose(self): model = """ agraph (float[M, 256] x) => (float[M, 512] z) # placeholder for large initializer of shape [512, 256] { wt = Transpose (w) z = MatMul (x, wt) } """ irmodel = serde.deserialize_model(onnx.parser.parse_model(model)) w = irmodel.graph.initializers["w"] w.shape = ir.Shape([512, 256]) w.const_value = ir.tensor(np.random.random((512, 256)).astype(np.float32)) # Input size limit will prevent folding of Transpose op optimized = self._fold(irmodel, input_size_limit=3 * 512 * 256) ops = [node.op_type for node in optimized.graph] self.assertEqual(ops, ["Transpose", "MatMul"]) # Input size limit will allow folding of Transpose op # Since there is no increase in model-size, output-size is not a concern. optimized = self._fold(irmodel, input_size_limit=4 * 512 * 256) ops = [node.op_type for node in optimized.graph] self.assertEqual(ops, ["Constant", "MatMul"]) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_function_folding_test.py000066400000000000000000000140371475371071500277110ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx import onnxscript.testing from onnxscript import optimizer class FunctionFoldingTest(unittest.TestCase): def test_identity(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x1, bool cond1) => (float[N] z1) { z1 = local.fun1(x1, cond1) } fun1 (x, cond) => (z) { t = Identity(x) t2 = Identity(t) t3 = If (cond) < then_branch = then_graph() => (t4) { t5 = Identity(t2) t4 = Identity(t5) }, else_branch = else__graph() => (t6) { t7 = Identity(t) t6 = Identity(t7) } > t4 = Add(t3, t3) z = Identity(t4) } """ ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, num_iterations=1, ) self.assertEqual(len(optimized.functions), 0) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) def test_sequence_concat(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x1) => (float[M] z1) { z1 = local.fun1(x1) } fun1 (x) => (z) { t0 = Add (x, x) t2 = Add (x, x) t3 = SequenceConstruct (x, t0, t2, x) z = ConcatFromSequence (t3) } """ ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, num_iterations=1, ) function_node = optimized.functions[0].node self.assertEqual(len(function_node), 3) self.assertEqual(function_node[2].op_type, "Concat") def test_sequence_at(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[M] z) { t0 = Add (x, x) t1 = Mul (x, x) s = SequenceConstruct (x, t0, t1) one = Constant () z = SequenceAt (s, one) } """ ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, num_iterations=1, ) expected = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[M] z) { t0 = Add (x, x) z = Identity (t0) } """ ) onnxscript.testing.assert_isomorphic_graph(optimized.graph, expected.graph) def test_single_user_function_is_modified_inplace_after_folding(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x1) => (float[M] z1) { z1 = local.fun1(x1) } fun1 (x) => (z) { t0 = Add (x, x) t2 = Add (x, x) t3 = SequenceConstruct (x, t0, t2, x) z = ConcatFromSequence (t3) } """ ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, num_iterations=1, ) self.assertEqual(optimized.functions[0].name, "fun1") def test_multi_users_function_is_not_modified_inplace_after_folding(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x1) => (float[M] z1, float[M] z2) { z1 = local.fun1(x1) z2 = local.fun1(x1) } fun1 (x) => (z) { t0 = Add (x, x) t2 = Add (x, x) t3 = SequenceConstruct (x, t0, t2, x) z = ConcatFromSequence (t3) } """ ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, num_iterations=1, ) self.assertEqual(len(optimized.functions), 2) self.assertNotEqual(optimized.functions[0].name, "fun1") self.assertNotEqual(optimized.functions[1].name, "fun1") def test_fold_nested_if_function_succeeds(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 9, opset_import: ["this" : 1, "" : 21] > func (float[1,512] x, float[1,512] y) => ( out) { out = this.foldable_func (x, y) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > foldable_func (x, y) => (z_6) { cond = Constant () z_6 = If (cond) ( z_2) { cond_0 = Not (cond) z_2 = If (cond_0) ( z) { z = Add (x, x) }, else_branch: graph = elseGraph_5 () => ( z_1) { z_1 = Identity (x) }> }, else_branch: graph = elseGraph_4 () => ( z_5) { z_5 = If (cond) ( z_3) { z_3 = Add (y, y) }, else_branch: graph = elseGraph_10 () => ( z_4) { z_4 = Add (x, y) }> }> } """ ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, ) self.assertEqual(len(optimized.functions), 0) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 1) self.assertNotIn("If", {n.op_type for n in optimized.graph.node}) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_inliner.py000066400000000000000000000312261475371071500247620ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Implementation of an inliner for onnxscript.ir""" from __future__ import annotations from collections import defaultdict from typing import Iterable, List, Sequence, Tuple import onnxscript.ir as ir import onnxscript.ir.convenience as ir_convenience # A replacement for a node specifies a list of nodes that replaces the original node, # and a list of values that replaces the original node's outputs. NodeReplacement = Tuple[Sequence[ir.Node], Sequence[ir.Value]] # A call stack is a list of identifiers of call sites, where the first element is the # outermost call site, and the last element is the innermost call site. This is used # primarily for generating unique names for values in the inlined functions. CallSiteId = str CallStack = List[CallSiteId] def _make_unique_name(name: str, callstack: CallStack, used_names: set[str]) -> str: """Generate a unique name from a name, calling-context, and set of used names. If there is a name clash, we add a numeric suffix to the name to make it unique. We use the same strategy to make node names unique. TODO: We can use the callstack in generating a name for a value X in a function that is inlined into a graph. This is not yet implemented. Using the full callstack leads to very long and hard to read names. Some investigation is needed to find a good naming strategy that will produce useful names for debugging. """ candidate = name i = 1 while candidate in used_names: i += 1 candidate = f"{name}_{i}" used_names.add(candidate) return candidate class _CopyReplace: """Utilities for creating a copy of IR objects with substitutions for attributes/input values.""" def __init__( self, inliner: _Inliner, attr_map: dict[str, ir.Attr | ir.RefAttr], value_map: dict[ir.Value, ir.Value | None], metadata_props: dict[str, str], call_stack: CallStack, ) -> None: self._inliner = inliner self._value_map = value_map self._attr_map = attr_map self._metadata_props = metadata_props self._call_stack = call_stack def clone_value(self, value: ir.Value) -> ir.Value | None: if value in self._value_map: return self._value_map[value] # If the value is not in the value map, it must be a graph input. assert value.producer() is None, f"Value {value} has no entry in the value map" new_value = ir.Value( name=value.name, type=value.type, shape=value.shape, doc_string=value.doc_string, const_value=value.const_value, ) self._value_map[value] = new_value return new_value def clone_optional_value(self, value: ir.Value | None) -> ir.Value | None: if value is None: return None return self.clone_value(value) def clone_attr(self, key: str, attr: ir.Attr | ir.RefAttr) -> ir.Attr | ir.RefAttr | None: if isinstance(attr, ir.Attr): if attr.type == ir.AttributeType.GRAPH: graph = self.clone_graph(attr.as_graph()) return ir.Attr(key, ir.AttributeType.GRAPH, graph, doc_string=attr.doc_string) elif attr.type == ir.AttributeType.GRAPHS: graphs = [self.clone_graph(graph) for graph in attr.as_graphs()] return ir.Attr( key, ir.AttributeType.GRAPHS, graphs, doc_string=attr.doc_string ) return attr assert isinstance(attr, ir.RefAttr) ref_attr_name = attr.ref_attr_name if ref_attr_name in self._attr_map: ref_attr = self._attr_map[ref_attr_name] if isinstance(ref_attr, ir.Attr): return ir.Attr( key, ref_attr.type, ref_attr.value, doc_string=ref_attr.doc_string ) assert isinstance(ref_attr, ir.RefAttr) return ir.RefAttr( key, ref_attr.ref_attr_name, ref_attr.type, doc_string=ref_attr.doc_string ) # Note that if a function has an attribute-parameter X, and a call (node) to the function # has no attribute X, all references to X in nodes inside the function body will be # removed. This is just the ONNX representation of optional-attributes. return None def clone_node(self, node: ir.Node) -> ir.Node: new_inputs = [self.clone_optional_value(input) for input in node.inputs] new_attributes = [ new_value for key, value in node.attributes.items() if (new_value := self.clone_attr(key, value)) is not None ] new_name = node.name if new_name is not None: new_name = _make_unique_name( new_name, self._call_stack, self._inliner.used_node_names ) new_metadata = {**self._metadata_props, **node.metadata_props} # TODO: For now, node metadata overrides callnode metadata if there is a conflict. # Do we need to preserve both? new_node = ir.Node( node.domain, node.op_type, new_inputs, new_attributes, overload=node.overload, num_outputs=len(node.outputs), graph=None, name=new_name, doc_string=node.doc_string, # type: ignore metadata_props=new_metadata, ) new_outputs = new_node.outputs for i, output in enumerate(node.outputs): self._value_map[output] = new_outputs[i] old_name = output.name if output.name is not None else f"output_{i}" new_outputs[i].name = _make_unique_name( old_name, self._call_stack, self._inliner.used_value_names ) self._inliner.node_context[new_node] = self._call_stack return new_node def clone_graph(self, graph: ir.Graph) -> ir.Graph: input_values = [self.clone_value(v) for v in graph.inputs] nodes = [self.clone_node(node) for node in graph] initializers = [self.clone_value(init) for init in graph.initializers.values()] output_values = [ self.clone_value(v) for v in graph.outputs ] # Looks up already cloned values return ir.Graph( input_values, # type: ignore output_values, # type: ignore nodes=nodes, initializers=initializers, # type: ignore doc_string=graph.doc_string, opset_imports=graph.opset_imports, name=graph.name, metadata_props=graph.metadata_props, ) def _abbreviate( function_ids: Iterable[ir.OperatorIdentifier], ) -> dict[ir.OperatorIdentifier, str]: """Create a short unambiguous abbreviation for all function ids.""" def id_abbreviation(id: ir.OperatorIdentifier) -> str: """Create a short unambiguous abbreviation for a function id.""" domain, name, overload = id # Omit the domain, if it remains unambiguous after omitting it. if any(x[0] != domain and x[1] == name and x[2] == overload for x in function_ids): short_domain = domain + "_" else: short_domain = "" if overload != "": return short_domain + name + "_" + overload return short_domain + name return {id: id_abbreviation(id) for id in function_ids} class _Inliner: def __init__(self, model: ir.Model) -> None: self._functions = model.functions self._function_id_abbreviations = _abbreviate(self._functions.keys()) self._opset_imports = model.opset_imports self.used_value_names: set[str] = set() self.used_node_names: set[str] = set() self.node_context: dict[ir.Node, CallStack] = {} def _instantiate_call(self, node: ir.Node, call_site_id: CallSiteId) -> NodeReplacement: id = node.op_identifier() function = self._functions[id] # check opset compatibility and update the opset imports for key, value in function.opset_imports.items(): if key not in self._opset_imports: self._opset_imports[key] = value elif self._opset_imports[key] != value: raise ValueError( f"Opset mismatch: {key} {self._opset_imports[key]} != {value}" ) # Identify substitutions for both inputs and attributes of the function: attributes: dict[str, ir.Attr | ir.RefAttr] = node.attributes default_attr_values = { attr.name: attr for attr in function.attributes.values() if attr.name not in attributes and attr.value is not None } if default_attr_values: attributes = {**attributes, **default_attr_values} if any( attr.type == ir.AttributeType.GRAPH or attr.type == ir.AttributeType.GRAPHS for attr in attributes.values() ): raise ValueError( "Inliner does not support graph attribute parameters to functions" ) if len(node.inputs) > len(function.inputs): raise ValueError(f"Input mismatch: {len(node.inputs)} > {len(function.inputs)}") value_map = {} for i, input in enumerate(node.inputs): value_map[function.inputs[i]] = input for i in range(len(node.inputs), len(function.inputs)): value_map[function.inputs[i]] = None # Identify call-stack for node, used to generate unique names. call_stack = self.node_context.get(node, []) new_call_stack = [*call_stack, call_site_id] cloner = _CopyReplace(self, attributes, value_map, node.metadata_props, new_call_stack) # iterate over the nodes in the function, creating a copy of each node # and replacing inputs with the corresponding values in the value map. # Update the value map with the new values. nodes = [cloner.clone_node(node) for node in function] output_values = [value_map[output] for output in function.outputs] return nodes, output_values # type: ignore def inline_calls_in(self, graph: ir.Graph) -> None: for input in graph.inputs: if input.name is not None: self.used_value_names.add(input.name) for initializer in graph.initializers: self.used_value_names.add(initializer) # Pre-processing: # * Count the number of times each function is called in the graph. # This is used for disambiguating names of values in the inlined functions. # * And identify names of values that are used in the graph. id_count: dict[ir.OperatorIdentifier, int] = defaultdict(int) for node in graph: if node.name: self.used_node_names.add(node.name) id = node.op_identifier() if id in self._functions: id_count[id] += 1 for output in node.outputs: if output.name is not None: self.used_value_names.add(output.name) next_id: dict[ir.OperatorIdentifier, int] = defaultdict(int) for node in graph: id = node.op_identifier() if id in self._functions: # If there are multiple calls to same function, we use a prefix to disambiguate # the different call-sites: if id_count[id] > 1: call_site_prefix = f"_{next_id[id]}" next_id[id] += 1 else: call_site_prefix = "" call_site = node.name or ( self._function_id_abbreviations[id] + call_site_prefix ) nodes, values = self._instantiate_call(node, call_site) ir_convenience.replace_nodes_and_values( graph, insertion_point=node, old_nodes=[node], new_nodes=nodes, old_values=node.outputs, new_values=values, ) else: for attr in node.attributes.values(): if not isinstance(attr, ir.Attr): continue if attr.type == ir.AttributeType.GRAPH: self.inline_calls_in(attr.as_graph()) elif attr.type == ir.AttributeType.GRAPHS: for graph in attr.as_graphs(): self.inline_calls_in(graph) def inline(model: ir.Model) -> None: """Inline all function calls (recursively) in the model.""" if model.functions: inliner = _Inliner(model) inliner.inline_calls_in(model.graph) model.functions.clear() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_inliner_test.py000066400000000000000000000167621475371071500260310ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Tests for onnxscript.optimizer._inliner""" from __future__ import annotations import unittest from typing import Callable, Sequence import onnx from onnx import parser from onnxscript import ir from onnxscript.optimizer._inliner import inline def _name_checker(renameable: Sequence[str] | None) -> Callable[[str, str], bool]: """Construct function to check if actual value name matches expected value name. This is used to avoid hard-coding the expected names in the test cases. """ # Default to exact match if no renaming is allowed. if renameable is None: return lambda a, b: a == b # If some names are allowed to be renamed, keep track of the renaming. # And check that the renaming is consistent across all nodes. renaming_map: dict[str, str] = {} def check(actual: str, expected: str) -> bool: if expected in renameable: # actual name can be different, as long as it is consistently used. if expected in renaming_map: return renaming_map[expected] == actual renaming_map[expected] = actual return True else: return actual == expected return check class InlinerTest(unittest.TestCase): def _check( self, input_model: str, expected_model: str, renameable: Sequence[str] | None = None ) -> None: name_check = _name_checker(renameable) model_proto = parser.parse_model(input_model) model_ir = ir.serde.deserialize_model(model_proto) inline(model_ir) proto = ir.serde.serialize_model(model_ir) text = onnx.printer.to_text(proto) print(text) expected_proto = parser.parse_model(expected_model) expected_ir = ir.serde.deserialize_model(expected_proto) self.assertEqual(len(model_ir.graph), len(expected_ir.graph)) for node, expected_node in zip(model_ir.graph, expected_ir.graph): # TODO: handle node renaming self.assertEqual(node.op_type, expected_node.op_type) self.assertEqual(len(node.inputs), len(expected_node.inputs)) for input, expected_input in zip(node.inputs, expected_node.inputs): self.assertEqual(input is None, expected_input is None) if input is not None: self.assertTrue(name_check(input.name, expected_input.name)) self.assertEqual(len(node.attributes), len(expected_node.attributes)) for key, value in node.attributes.items(): self.assertIn(key, expected_node.attributes) expected_value = expected_node.attributes[key] self.assertTrue(isinstance(value, ir.Attr)) self.assertTrue(isinstance(expected_value, ir.Attr)) self.assertEqual(value.type, expected_value.type) if ( value.type != ir.AttributeType.GRAPH and value.type != ir.AttributeType.GRAPHS ): self.assertEqual(value.value, expected_value.value) else: self.fail("Graph attributes are not supported yet") # TODO: handle graph attributes self.assertEqual(len(node.outputs), len(expected_node.outputs)) for output, expected_output in zip(node.outputs, expected_node.outputs): self.assertTrue(name_check(output.name, expected_output.name)) def test_single_call(self): input_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { Y = local.foo (X) } foo (x) => (y) { temp = Add(x, x) y = Mul(temp, temp) } """ expected_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { temp = Add(X, X) Y = Mul(temp, temp) } """ self._check(input_model, expected_model, renameable=["temp"]) def test_two_calls(self): input_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { T = local.foo (X) Y = local.foo (T) } foo (x) => (y) { temp = Add(x, x) y = Mul(temp, temp) } """ expected_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { temp1 = Add(X, X) T = Mul(temp1, temp1) temp2 = Add(T, T) Y = Mul(temp2, temp2) } """ self._check(input_model, expected_model, renameable=["temp1", "temp2"]) def test_nested_call(self): input_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { Y = local.foo (X) } foo (x) => (y) { temp = Add(x, x) y = local.bar(temp) } bar (x) => (y) { y = Mul (x, x) } """ expected_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { temp = Add(X, X) Y = Mul(temp, temp) } """ self._check(input_model, expected_model, renameable=["temp"]) def test_attr_parameter(self): input_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { Y = local.foo (X) } foo (x) => (y) { y = Selu (x) } """ expected_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { Y = Selu (X) } """ self._check(input_model, expected_model) def test_attr_parameter_with_default_value(self): input_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { T = local.foo (X) Y = local.foo (T) } foo (x) => (y) { y = Selu (x) } """ expected_model = """ agraph (float[N] X) => (float[N] Y) { T = Selu (X) Y = Selu (T) } """ self._check(input_model, expected_model) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/000077500000000000000000000000001475371071500242105ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/_optimizer.py000066400000000000000000000100371475371071500267440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from typing import Any import onnx import onnx.shape_inference from onnxscript import rewriter from onnxscript.optimizer._legacy._simple_function_folding import ( inline_functions_with_unused_outputs, inline_simple_functions, ) from onnxscript.optimizer._legacy.constant_folding import fold_constants from onnxscript.optimizer._optimizer import _DEFAULT_REWRITE_RULES from onnxscript.optimizer._remove_unused import remove_unused_nodes from onnxscript.optimizer._remove_unused_function import remove_unused_functions logger = logging.getLogger(__name__) def optimize( model: onnx.ModelProto, num_iterations: int = 2, *, onnx_shape_inference: bool = True, stop_if_no_change: bool = True, external_data_folder: str = "", **kwargs: Any, ) -> onnx.ModelProto: """Optimize the model. Perform optimizations and clean-ups such as constant folding, dead code elimination, etc. Args: model (onnx.ModelProto): The model to optimize. num_iterations (int, optional): Number of iterations to perform. onnx_shape_inference (bool, optional): Whether to perform onnx shape inference on the model. Set this to False to turn off onnx shape inference, and rely on model carried shapes and types. This is useful for models produced by PyTorch 2.2+ dynamo onnx exporter, where the model carries the symbolic shapes recorded from dynamo tracing. stop_if_no_change (bool, optional): Whether to stop if no change is detected. external_data_folder (str, optional): The folder to store external data. **kwargs: Additional keyword arguments. For BC purposes. """ if kwargs.pop("function_aware_folding", None) is not None: logger.warning( "'function_aware_folding' is deprecated. 'optimize' now supports both fully inlined models and models with functions. " "To achieve the same behavior as 'function_aware_folding=True' before, set 'onnx_shape_inference=False'. " "This would turn off incremental onnx shape inference and rely on model carried shapes and types. " "See 'onnx_shape_inference' for more details." ) for _ in range(num_iterations): if onnx_shape_inference: if model.ByteSize() < 1024 * 1024 * 1024 * 2: # NOTE: strict mode is disabled because it crashes on the models # that have different shapes inferred from the model carried shapes. # The case can be found in: # https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1443 model = onnx.shape_inference.infer_shapes( model, check_type=True, strict_mode=False, data_prop=True ) else: logger.warning( "The model size is too large for full model shape inference. " "Skipping this step." ) inline_simple_functions(model) modified = fold_constants( model, external_data_folder, onnx_shape_inference=onnx_shape_inference ) remove_unused_nodes(model) inline_simple_functions(model) model = remove_unused_functions(model) inline_functions_with_unused_outputs(model) # NOTE: This is general rewrite rules model = rewriter.rewrite(model, pattern_rewrite_rules=_DEFAULT_REWRITE_RULES) if stop_if_no_change and not modified: logger.debug("Stopping after %d iterations.", _) break for node in model.graph.node: logger.debug("Node %s::%s name %s.", node.domain, node.op_type, node.name) for function in model.functions: for node in function.node: logger.debug( "Function %s::%s node %s::%s name %s.", function.domain, function.name, node.domain, node.op_type, node.name, ) return model microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/_remove_unused_proto.py000066400000000000000000000106451475371071500310320ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from typing import Sequence import onnx from google.protobuf.internal.containers import ( # type: ignore RepeatedCompositeFieldContainer, ) logger = logging.getLogger(__name__) def remove_unused_optional_outputs( n: onnx.NodeProto, used: set, opset_import: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto] ) -> None: try: if n.domain not in {"", "onnx.ai"}: return onnx_opset_version = 1 for opset in opset_import: if opset.domain == n.domain: onnx_opset_version = opset.version op_schema = onnx.defs.get_schema(n.op_type, onnx_opset_version, domain=n.domain) except Exception: return if n.op_type == "BatchNormalization": # BatchNormalization op has 3 outputs: Y, running_mean, running_var # If running_mean and running_var are not used, remove them, and the training_mode attribute def is_used_output(i: int) -> bool: if i < len(n.output): return n.output[i] in used return False if is_used_output(1) or is_used_output(2): return del n.output[1:] for j, attr in enumerate(n.attribute): if attr.name == "training_mode": del n.attribute[j] break optional_info = [] for o in op_schema.outputs: # Current ops do not have optional outputs if they have variable number of outputs if o.option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Variadic: return optional_info.append(o.option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Optional) # If no optional outputs in spec, skip delete operations if len([o == 1 for o in optional_info]) == 0: return for i, out in enumerate(n.output): if out not in used and optional_info[i] is True: n.output[i] = "" # Only delete trailing unused optional outputs for o in n.output[::-1]: # type: ignore[assignment] if o == "": n.output.pop() else: return def compute_used_in_node(n: onnx.NodeProto) -> set[str]: used = {n for n in n.input if n != ""} for attr in n.attribute: if attr.HasField("g"): used |= compute_used_in_graph(attr.g) elif len(attr.graphs) > 0: for graph in attr.graphs: used |= compute_used_in_graph(graph) return used def compute_used_in_graph(g: onnx.GraphProto) -> set[str]: used = set() for n in g.node: used |= compute_used_in_node(n) return used def process_nodes( nodes: RepeatedCompositeFieldContainer[onnx.NodeProto], used: set, opset_import: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto], ) -> int: count = 0 i = len(nodes) - 1 while i >= 0: node = nodes[i] remove_unused_optional_outputs(node, used, opset_import) used_outputs = [x for x in node.output if x in used] if not used_outputs: del nodes[i] count += 1 i -= 1 continue for attr in node.attribute: if attr.HasField("g"): process_graph(attr.g, opset_import) elif len(attr.graphs) > 0: for graph in attr.graphs: process_graph(graph, opset_import) used |= compute_used_in_node(node) i -= 1 return count def process_graph( graph: onnx.GraphProto, opset_import: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto] ) -> int: used = {output.name for output in graph.output} count = process_nodes(graph.node, used, opset_import) new_initializers = [] for init in graph.initializer: if init.name not in used: count += 1 continue new_initializers.append(init) del graph.initializer[:] graph.initializer.extend(new_initializers) return count def process_function( function: onnx.FunctionProto, opset_import: Sequence[onnx.OperatorSetIdProto] ) -> int: used = set(function.output) return process_nodes(function.node, used, opset_import) def remove_unused_nodes(model: onnx.ModelProto) -> None: """Removes unused nodes from the model.""" count = process_graph(model.graph, model.opset_import) for function in model.functions: count += process_function(function, model.opset_import) logger.info("Removed %s unused nodes", count) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/_simple_function_folding.py000066400000000000000000000235311475371071500316250ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Inlines the function if it only contains very few number of nodes.""" from __future__ import annotations import logging from typing import Sequence import onnx import onnxscript._legacy_ir as ir from onnxscript._legacy_ir import visitor from onnxscript.optimizer._legacy import _remove_unused_proto logger = logging.getLogger(__name__) class FunctionInliner(visitor.FunctionCallsiteProtoTransformer): counts: dict[ir.FunctionId, int] def __init__(self, node_count: int) -> None: super().__init__() self._node_count = node_count def _gather_function_metadata(self, model: onnx.ModelProto) -> None: super()._gather_function_metadata(model) self._function_renamer._postfix = "inlined" def visit_model(self, model: onnx.ModelProto) -> None: self.counts = {} super().visit_model(model) def should_inline_function(self, function: onnx.FunctionProto) -> bool: return len(function.node) <= self._node_count def process_function_node( self, node: onnx.NodeProto ) -> tuple[list[onnx.NodeProto] | None, onnx.FunctionProto | None]: # Recursively process sub nodes first. function_id = (node.domain, node.op_type, getattr(node, "overload", "")) function = self._functions[function_id] replacement, new_function = super().process_function_node(node) function = new_function if new_function else function if self.should_inline_function(function): self.enter_function_scope(function) sub_scope = self.exit_function_scope(function) new_nodes = [] formal_outs = function.output actual_outs = node.output formal_ins = function.input actual_ins = node.input # TODO: Potential collision when actual is "". # formal.name may collide with existing value names. input_renamings = dict(zip(formal_ins, actual_ins)) if len(actual_ins) < len(formal_ins): input_renamings.update(dict.fromkeys(formal_ins[len(actual_ins) :], "")) output_renamings = { formal: actual for formal, actual in zip(formal_outs, actual_outs) if actual != "" } renamings = {**input_renamings, **output_renamings} logger.debug("renamings function %s: %s", function.name, renamings) def rename(name: str) -> str: if name == "": return name new_name = renamings.get(name) if new_name is None: new_name = f"{node.name}_{name}" logger.debug("renaming %s to %s", name, new_name) if (ir_value := sub_scope.lookup(name)) is not None: if ir_value.tensor_shape_proto() is not None and ir_value.type is not None: ir_value.name = new_name self.bind(new_name, ir_value) return new_name ref_attrs = {attr.name: attr for attr in node.attribute} # logger.debug("inlining simple function %s. Ref attrs: %s", function.name, ref_attrs) def fill_in_ref(attr: onnx.AttributeProto) -> onnx.AttributeProto: if attr.ref_attr_name: new_attr = onnx.AttributeProto() new_attr.CopyFrom(ref_attrs[attr.ref_attr_name]) new_attr.name = attr.name return new_attr return attr def update_graph_attribute( attr: onnx.AttributeProto, ) -> onnx.AttributeProto: if attr.g: new_attr = onnx.AttributeProto() new_attr.CopyFrom(attr) for node in new_attr.g.node: node.input[:] = [rename(name) for name in node.input] node.output[:] = [rename(name) for name in node.output] new_attrs = [] for attr in node.attribute: new_attrs.append(update_attribute(attr)) del node.attribute[:] node.attribute.extend(new_attrs) for vi_proto in new_attr.g.input: vi_proto.name = rename(vi_proto.name) for vi_proto in new_attr.g.output: vi_proto.name = rename(vi_proto.name) return new_attr return attr def update_attribute(attr: onnx.AttributeProto) -> onnx.AttributeProto: new_attr = fill_in_ref(attr) new_attr = update_graph_attribute(new_attr) return new_attr for sub_node in function.node: # logger.debug("inlining simple function. old node: %s", sub_node) new_node = onnx.NodeProto() new_node.CopyFrom(sub_node) new_node.input[:] = [rename(name) for name in new_node.input] new_node.output[:] = [rename(name) for name in new_node.output] del new_node.attribute[:] for attr in sub_node.attribute: new_node.attribute.append(update_attribute(attr)) # Avoid name collision. new_node.name = f"{node.name}_{new_node.name}" # logger.debug("inlining simple function. new node: %s", new_node) new_nodes.append(new_node) self.counts.setdefault(function_id, 0) self.counts[function_id] += 1 return new_nodes, None return replacement, new_function class SelectedFunctionInliner(FunctionInliner): def __init__(self, functions_to_inline: Sequence[onnx.FunctionProto]): super().__init__(node_count=0) # node_count unused. self._functions_to_inline = functions_to_inline def should_inline_function(self, function: onnx.FunctionProto) -> bool: return function in self._functions_to_inline class FindFunctionWithUnusedOutputsVisitor(visitor.ProtoVisitor): def __init__(self) -> None: super().__init__() self._function_with_unused_outputs: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] = {} self._functions: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] = {} self._used_nodes: list[onnx.NodeProto] = [] def _find_nodes_with_any_unused_output( self, nodes: Sequence[onnx.NodeProto], used_values: set[str] ) -> list[onnx.NodeProto]: target_nodes = [] for i in range(len(nodes) - 1, -1, -1): node = nodes[i] if any(x not in used_values for x in node.output): # Any unused output means the node is a target node. target_nodes.append(node) if all(x not in used_values for x in node.output): # All unused output means the node is not used at all. # Hence do not update used_values with the node's inputs. continue used_values |= _remove_unused_proto.compute_used_in_node(node) return target_nodes def visit_model(self, model: onnx.ModelProto) -> None: used_values = {output.name for output in model.graph.output} target_nodes = self._find_nodes_with_any_unused_output(model.graph.node, used_values) for function in model.functions: self._functions[ (function.domain, function.name, getattr(function, "overload", "")) ] = function used_values = set(function.output) target_nodes.extend( self._find_nodes_with_any_unused_output(function.node, used_values) ) for node in target_nodes: if visitor.is_local_function_node(node, self._functions): function_id = (node.domain, node.op_type, getattr(node, "overload", "")) self._function_with_unused_outputs[function_id] = self._functions[function_id] logger.info( "Found %s function nodes that have unused outputs.", len(self._function_with_unused_outputs), ) for key in self._function_with_unused_outputs: logger.info("Function node with unused outputs: %s::%s", key[0], key[1]) @property def function_with_unused_outputs(self) -> dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto]: return self._function_with_unused_outputs def inline_simple_functions(model: onnx.ModelProto, node_count: int = 2) -> bool: """Inlines simple functions based on a node count threshold""" inliner = FunctionInliner(node_count) inliner.visit_model(model) logger.info( "inlined %s simple functions based on node count threshold %s.", len(inliner.counts), node_count, ) for op in inliner.counts: logger.info( "Inlined simple function '%s::%s' %s times.", op[0], op[1], inliner.counts[op], ) return inliner.modified def inline_functions_with_unused_outputs(model: onnx.ModelProto) -> bool: """Inlines function nodes that have unused outputs.""" # TODO: Use onnx.inliner after 1.16. # This visitor based inliner is used to ensure the function inner value info remains consistent. visitor = FindFunctionWithUnusedOutputsVisitor() visitor.visit_model(model) # FIXME: Fix the type of the argument passed into SelectedFunctionInliner inliner = SelectedFunctionInliner(visitor.function_with_unused_outputs.values()) # type: ignore[arg-type] inliner.visit_model(model) logger.info( "inlined %s function nodes that have unused outputs.", len(inliner.counts), ) for op in inliner.counts: logger.info( "Inlined function '%s::%s' %s times.", op[0], op[1], inliner.counts[op], ) return inliner.modified microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/_simple_function_folding_test.py000066400000000000000000000134671475371071500326730ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnx from onnxscript.optimizer import _remove_unused_function from onnxscript.optimizer._legacy import _simple_function_folding class SingleNodeFunctionFoldingTest(unittest.TestCase): def test_fold_single_node_function(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["this" : 1, "" : 18] > func ( x, y) => ( return_val) { tmp = this.foldable (x) return_val = Add (tmp, y) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > foldable (x) => (return_val) { return_val = Identity (x) } """ ) _simple_function_folding.inline_simple_functions(model) model = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model) self.assertEqual(len(model.functions), 0) def test_fold_single_node_function_ref_attr(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["this" : 1, "" : 18] > func ( x, y, z) => ( return_val) { tmp = this.foldable (x, y) return_val = Add (tmp, z) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > foldable (x, y) => (return_val) { return_val = Concat (x, y) } """ ) _simple_function_folding.inline_simple_functions(model) model = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model) self.assertEqual(len(model.functions), 0) self.assertFalse(model.graph.node[0].attribute[0].ref_attr_name) self.assertEqual(model.graph.node[0].attribute[0].name, "axis") def test_fold_single_node_function_nested(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["this" : 1, "" : 18] > func ( x, y, z) => ( return_val) { tmp = this.non_foldable (x, y) return_val = Add (tmp, z) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > foldable (x, y) => (return_val) { return_val = Concat (x, y) } < domain: "this", opset_import: ["this" : 1,"" : 18] > non_foldable (x, y) => (return_val) { tmp = this.foldable (x, y) tmp_0 = this.foldable (x, y) return_val = Add (tmp, tmp_0) } """ ) _simple_function_folding.inline_simple_functions(model) model = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(model.functions[0].node[0].op_type, "Concat") self.assertEqual(model.functions[0].node[1].op_type, "Concat") def test_fold_single_node_function_create_new_nodes_with_correct_attributes(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 9, opset_import: ["this" : 1, "" : 21] > func (float[1,512] x) => ( a, b, c) { a = this.prim_cast (x) b = this.prim_cast (x) c = this.prim_cast (x) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > prim_cast (x) => (return_val) { return_val = Cast (x) } """ ) _simple_function_folding.inline_simple_functions(model) model = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model) self.assertEqual(len(model.functions), 0) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[0].attribute[0].i, 10) self.assertEqual(model.graph.node[1].attribute[0].i, 6) self.assertEqual(model.graph.node[2].attribute[0].i, 7) def test_fold_nested_if_function_succeeds(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 9, opset_import: ["this" : 1, "" : 21] > func (float[1,512] x, float[1,512] y) => ( out) { out = this.foldable_func (x, y) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > foldable_func (x, y) => (z_6) { cond = Constant () z_6 = If (cond) ( z_2) { cond_0 = Not (cond) z_2 = If (cond_0) ( z) { z = Add (x, x) }, else_branch: graph = elseGraph_5 () => ( z_1) { z_1 = Identity (x) }> }, else_branch: graph = elseGraph_4 () => ( z_5) { z_5 = If (cond) ( z_3) { z_3 = Add (y, y) }, else_branch: graph = elseGraph_10 () => ( z_4) { z_4 = Add (x, y) }> }> } """ ) _simple_function_folding.inline_simple_functions(model) model = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model) self.assertEqual(len(model.functions), 0) self.assertEqual(len(model.graph.node), 2) self.assertEqual(model.graph.node[1].op_type, "If") def test_fold_function_with_unused_output(self): model = onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["this" : 1, "" : 18] > func ( x, y, z) => ( return_val) { tmp = this.non_foldable (x, y) return_val = Add (tmp, z) } < domain: "this", opset_import: ["" : 18] > foldable (x, y) => (return_val, unused, unused1) { return_val = Concat (x, y) unused = Identity (x) unused1 = Identity (y) } < domain: "this", opset_import: ["this" : 1,"" : 18] > non_foldable (x, y) => (return_val) { tmp, unused, unused1 = this.foldable (x, y) tmp_0, unused2, unused3 = this.foldable (x, y) return_val = Add (tmp, tmp_0) } """ ) _simple_function_folding.inline_functions_with_unused_outputs(model) model = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model) self.assertEqual(len(model.functions), 1) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/constant_folding.py000066400000000000000000000252631475371071500301250ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from typing import Any, Sequence import numpy as np import onnx import onnx.reference.ops import onnxscript._legacy_ir as ir import onnxscript.optimizer._constant_folding as _constant_folding from onnxscript._legacy_ir import visitor from onnxscript.optimizer._legacy import evaluator from onnxscript.utils.utils import ( is_control_flow_op, is_onnx_domain, ) logger = logging.getLogger(__name__) # Ops excluded from constant-propagation: # * Random ops, which are not deterministic (checked below) # * Control flow ops (checked by presence of graph-attribute) onnx_domain = frozenset({"", "onnx.ai"}) def is_non_deterministic_op(node: onnx.NodeProto) -> bool: non_deterministic_ops = _constant_folding.non_deterministic_ops return node.op_type in non_deterministic_ops and is_onnx_domain(node.domain) def is_constant_op(node: onnx.NodeProto) -> bool: return node.op_type in {"Constant", "ConstantOfShape"} and is_onnx_domain(node.domain) class ConstantFolder(visitor.FunctionCallsiteProtoTransformer): def __init__( self, registry: evaluator.PartialEvaluatorRegistry, external_data_folder: str, *, do_shape_inference: bool, ) -> None: self.registry = registry # TODO: make evaluator a parameter self.evaluate = evaluator.reference_evaluator.evaluate self._do_shape_inference = do_shape_inference self._init() super().__init__(external_data_folder, do_shape_inference=do_shape_inference) def _init(self) -> None: self.counts = {} self.sizes = {} def add_count(self, op: str, size: int = 1): self.counts[op] = self.counts.get(op, 0) + 1 self.sizes[op] = self.sizes.get(op, 0) + size def foldable_value(self, name: str, value): """Checks if a runtime-constant can and should be folded into the graph. We fold constants only if they are tensors (not lists of tensors, for example) and have size below desired limit. """ if value is ir.NotConstant: return None if not isinstance(value, np.ndarray): # ONNX does not have a way to represent non-tensor constants, eg. a sequence. # So, a constant-value of type sequence is not folded, but it can be used # to optimize subsequent operations when possible. logger.info( "Skip storing constant folded value %s due to unsupported type %s.", name, type(value), ) return None if value.nbytes > _constant_folding.DEFAULT_CONSTANT_FOLD_OUTPUT_SIZE_LIMIT: logger.info( "Skip storing constant folded nvalue %s due to large size %s.", name, value.nbytes, ) return None return onnx.numpy_helper.from_array(value, name) def new_constant(self, name, value): if isinstance(value, (int, float, np.ScalarType)): value = np.array(value) info = self.lookup_or_create(name) info.value = value tensor = self.foldable_value(name, value) if tensor is None: return None logger.debug( "New constant for value %s dtype: %s shape: %s", name, value.dtype, value.shape, ) info.type = onnx.helper.make_tensor_type_proto( onnx.helper.np_dtype_to_tensor_dtype(value.dtype), value.shape ) node = onnx.helper.make_node("Constant", inputs=[], outputs=[name], value=tensor) return [node] def convert_attributes(self, attributes: Sequence[onnx.AttributeProto]) -> dict[str, Any]: if self.scopes.current_scope().current_function_scope(): # Need to resolve ref_attr_name if inside a function. attr_dict = {} for attribute in attributes: concrete_attribute = ( self.lookup_ref_attribute(attribute.ref_attr_name) if attribute.ref_attr_name else attribute ) if concrete_attribute is None: continue attr_dict[attribute.name] = onnx.helper.get_attribute_value(concrete_attribute) return attr_dict return {attr.name: onnx.helper.get_attribute_value(attr) for attr in attributes} def replace_copy(self, node: onnx.NodeProto) -> None: for i in range(len(node.input)): input = self.get_input(node, i) if input is not None and input.is_copy(): old_value = self.lookup_or_create(input.name) assert isinstance(input.symbolic_value, str) new_value = self.lookup_or_create(input.symbolic_value) # Merge meta info. It is important to do if the new value # is created by evaluator, and thus carries zero meta info. # Since this is a copy, the meta info should be the same. new_value.identity_merge_from(old_value) node.input[i] = input.symbolic_value def process_function_outputs(self, function: onnx.FunctionProto) -> bool: # Resolve copy for function subgraph output. # Avoid copy of function subgraph input, because it is illegal for a direct edge # from function input to function output. prohibited_value_set = set(function.input) updated = False for i, output_name in enumerate(function.output): output = self.lookup(output_name) if ( output is not None and output.is_copy() and output.symbolic_value not in prohibited_value_set ): old_value = self.lookup_or_create(output.name) assert isinstance(output.symbolic_value, str) new_value = self.lookup_or_create(output.symbolic_value) new_value.identity_merge_from(old_value) function.output[i] = output.symbolic_value updated = True return updated def process_node(self, node: onnx.NodeProto) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: self.replace_copy(node) super().process_node(node) inputs = [self.lookup(x) for x in node.input] attrs = self.convert_attributes(node.attribute) domain = node.domain op = node.op_type version = self.lookup_version(domain) # if any(x is Undefined for x in inputs): # return None # Above check ensures that none of the optimizations below need to handle # undefined inputs op_optimizers = self.registry.lookup_evaluators(domain, op, version) for optimizer in op_optimizers: assert optimizer output = optimizer(self, node) if output is None: continue if isinstance(output, list): return output else: # Currently handles single output only self.add_count(node.op_type, output.size) return self.new_constant(node.output[0], output) if is_control_flow_op(node) or is_non_deterministic_op(node): return None input_values = [x.value if x is not None else None for x in inputs] if any(x is ir.NotConstant for x in input_values): return None input_types = [x.type for x in inputs if x is not None] def is_excluded_type(type_proto: onnx.TypeProto | None) -> bool: if type_proto is None: return True if type_proto.HasField("tensor_type"): return type_proto.tensor_type.elem_type in { onnx.TensorProto.BFLOAT16, onnx.TensorProto.FLOAT8E4M3FN, onnx.TensorProto.FLOAT8E4M3FNUZ, onnx.TensorProto.FLOAT8E5M2, onnx.TensorProto.FLOAT8E5M2FNUZ, } return False if any(is_excluded_type(x) for x in input_types): return None outputs = self.evaluate(domain, op, version, *input_values, **attrs) # TODO: what if evaluated value is None? if outputs is None: return None if len(node.output) == 1 and not isinstance(outputs, (tuple, list)): replacement = self.new_constant(node.output[0], outputs) if is_constant_op(node): return None self.add_count(op, outputs.size) return replacement else: logger.warning("Skipping constant folding for op %s with multiple outputs.", op) return None def process_function_node( self, node: onnx.NodeProto ) -> tuple[list[onnx.NodeProto] | None, onnx.FunctionProto | None]: self.replace_copy(node) _, new_function = super().process_function_node(node) # Replace function node with Constant if all outputs are constants ir_values = [self.lookup(output_name) for output_name in node.output] tensors = [ self.foldable_value(output_name, ir_value.value if ir_value is not None else None) for output_name, ir_value in zip(node.output, ir_values) ] if all(tensor is not None for tensor in tensors): replacements = [] for output_name, tensor in zip(node.output, tensors): newnode = onnx.helper.make_node( "Constant", inputs=[], outputs=[output_name], value=tensor ) replacements.append(newnode) logger.debug( "Function node replacements: node %s %s (%s/%s)", node.name, [replacement.output for replacement in replacements], len(replacements), len(node.output), ) return replacements, new_function return None, new_function def visit_model(self, model: onnx.ModelProto) -> None: self._init() super().visit_model(model) def fold_constants( model: onnx.ModelProto, external_data_folder: str = "", *, onnx_shape_inference: bool = False, ) -> bool: """ Applies constant folding optimization to the model. Returns true iff the model was modified. """ folder = ConstantFolder( evaluator.registry, external_data_folder, do_shape_inference=onnx_shape_inference, ) folder.visit_model(model) for op in folder.counts: logger.info( "Constant-folded '%s' %s times, with %s size.", op, folder.counts[op], folder.sizes[op], ) return folder.modified microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_legacy/evaluator.py000066400000000000000000000364151475371071500265750ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # ------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations import dataclasses import logging import math from typing import Any, Callable, Protocol, Sequence, Union import numpy as np import onnx import onnx.reference.ops import onnxscript._legacy_ir as ir from onnxscript.utils.utils import ( get_node_attr_value, ) logger = logging.getLogger(__name__) # "Standard" evaluators are used to perform constant-folding. # The API below works only for non-control-flow ops (ops without any graph-attributes). # This currently used ONNX's reference implementation. But we could also # use ORT's implementation if we want to. class ReferenceEvaluator: def get_evaluator(self, domain: str, op: str, version: int) -> callable | None: try: op_impl_class = onnx.reference.ops.load_op(domain, op, version) return op_impl_class.eval # noqa: TRY300 except Exception: return None def evaluate(self, domain: str, op: str, version: int, *args, **kwargs) -> Any: logger.debug("Evaluating %s::%s", domain, op) evaluator = self.get_evaluator(domain, op, version) if evaluator is None: return None return evaluator(*args, **kwargs) reference_evaluator = ReferenceEvaluator() # The "partial evaluators" below are non-standard evaluators. They are used to perform # partial evaluation and/or static program analysis (abstract interpretation). class IRContext(Protocol): """A class that represents the context for partial evaluation. This is a placeholder, subject to simplification when a proper IR is defined. """ def get_input(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> ir.Value | None: ... def get_output(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> ir.Value | None: ... def input_const_value(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> ir.ConcreteValue: ... def input_shape( self, node: onnx.NodeProto, index: int ) -> onnx.TensorShapeProto | None: ... def input_type(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> onnx.TypeProto | None: ... def input_element_type(self, node: onnx.NodeProto, index: int) -> int | None: ... def lookup_version(self, domain: str) -> int: ... def convert_attributes(self, attributes: Sequence[onnx.AttributeProto]) -> dict: ... def new_constant(self, name: str, value: Any) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: ... # A partial-evaluator function takes an IRContext and a node, and returns a list of # replacement nodes or None (if no replacement is needed). We return None instead # of [input node] so the caller is aware that the node is not replaced. If the node # is replaced, the caller will recursively visit the replacement nodes to process them. PartialEvaluatorFunction = Union[ Callable[[IRContext, onnx.NodeProto], Sequence[onnx.NodeProto]], None ] @dataclasses.dataclass class PartialEvaluator: """A class that represents a partial-evaluator for a particular op. It is applicable for a specific version range (min_version, max_version) of the op. The min_version and max_version can be None, indicating that there is no version constraint in that direction. """ min_version: int | None max_version: int | None function: PartialEvaluatorFunction def valid_for(self, version: int) -> bool: """Returns True if this evaluator is applicable for the given version.""" return (self.min_version is None or version >= self.min_version) and ( self.max_version is None or version <= self.max_version ) class PartialEvaluatorRegistry: """A class that maintains a registry of evaluators for ops.""" def __init__(self): self.op_evaluators: dict[tuple[str, str], list[PartialEvaluator]] = {} def lookup_evaluators(self, domain: str, opname: str, version: int): evaluator_list = self.op_evaluators.get((domain, opname), []) return [ evaluator.function for evaluator in evaluator_list if evaluator.valid_for(version) ] def register(self, opname: str, domain: str = "", version=None): if (domain, opname) not in self.op_evaluators: evaluator_list = [] self.op_evaluators[(domain, opname)] = evaluator_list else: evaluator_list = self.op_evaluators[(domain, opname)] if version is None: min_version = None max_version = None elif isinstance(version, int): min_version = version max_version = version elif isinstance(version, tuple): min_version, max_version = version def decorator(function: PartialEvaluatorFunction) -> PartialEvaluatorFunction: evaluator_list.append(PartialEvaluator(min_version, max_version, function)) return function return decorator registry: PartialEvaluatorRegistry = PartialEvaluatorRegistry() register = registry.register def get_bool_value(val) -> bool | None: if isinstance(val, bool): return val if isinstance(val, np.bool_): return bool(val) if isinstance(val, np.ndarray) and val.size == 1 and val.dtype == bool: return val.item(0) return None def get_size_info(type: onnx.TypeProto) -> np.ndarray | None: if type.HasField("tensor_type") and type.tensor_type.HasField("shape"): if all(d.HasField("dim_value") for d in type.tensor_type.shape.dim): size = 1 for d in type.tensor_type.shape.dim: size *= d.dim_value return np.array(size, dtype=np.int64) return None def get_dim_info(type: onnx.TypeProto, dim: int) -> int | None: if type.HasField("tensor_type") and type.tensor_type.HasField("shape"): rank = len(type.tensor_type.shape.dim) dim = dim if dim >= 0 else dim + rank if dim < 0 or dim >= rank: return None if type.tensor_type.shape.dim[dim].HasField("dim_value"): return type.tensor_type.shape.dim[dim].dim_value return None @register("Cast") def cast(context: IRContext, node: onnx.NodeProto) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: if context.input_shape(node, 0) is not None: output_value = context.get_output(node, 0) output_value.type = onnx.TypeProto() output_value.type.CopyFrom(context.input_type(node, 0)) output_value.type.tensor_type.elem_type = node.attribute[0].i return None @register("CastLike") def cast_like(context: IRContext, node: onnx.NodeProto): source_element_type = context.input_element_type(node, 0) target_element_type = context.input_element_type(node, 1) if target_element_type is None: return None if source_element_type == target_element_type: node.op_type = "Identity" del node.input[1] return [node] node.op_type = "Cast" del node.input[1] del node.attribute[:] node.attribute.append(onnx.helper.make_attribute("to", target_element_type)) return [node] @register("Shape") def shape(context: IRContext, node: onnx.NodeProto): shape = context.input_shape(node, 0) if shape is None: return None start = get_node_attr_value(node, "start", 0) end = get_node_attr_value(node, "end", None) shape_slice = shape.dim[start:end] if all(d.HasField("dim_value") for d in shape_slice): return np.array([d.dim_value for d in shape_slice], dtype=np.int64) return None @register("Size") def size(context: IRContext, node: onnx.NodeProto): type = context.input_type(node, 0) size = get_size_info(type) if type is not None else None return size @register("If") def if_op(context: IRContext, node: onnx.NodeProto): cond = context.input_const_value(node, 0) if cond is ir.NotConstant: # Visitor will recursively visit subgraphs to constant-fold them. return None cond = get_bool_value(cond) if cond is not None: # cond is a constant-value: inline the branch branch = "then_branch" if cond else "else_branch" graph = onnx.helper.get_node_attr_value(node, branch) formal_outs = list(graph.output) actual_outs = node.output renamings = { formal.name: actual for formal, actual in zip(formal_outs, actual_outs) if actual != "" } # TODO: Extend renaming to intermediate values. def rename(name): return renamings.get(name, name) for sub_node in graph.node: # TODO: handle renaming inside subgraphs in nodes sub_node.input[:] = [rename(name) for name in sub_node.input] sub_node.output[:] = [rename(name) for name in sub_node.output] # Avoid name collision. sub_node.name = f"{node.name}_{sub_node.name}" # TODO: we should handle initializers as well! return list(graph.node) return None @register("Identity") def identity(context: IRContext, node: onnx.NodeProto): input = context.get_input(node, 0) output = context.get_output(node, 0) if input is not None and output is not None: output.symbolic_value = input.name @register("SequenceConstruct") def sequence_construct( context: IRContext, node: onnx.NodeProto ) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: output = context.get_output(node, 0) if output is not None: output.symbolic_value = list(node.input) return None @register("ConcatFromSequence") def concat_from_sequence( context: IRContext, node: onnx.NodeProto ) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: input = context.get_input(node, 0) attrs = context.convert_attributes(node.attribute) new_axis = attrs.get("new_axis", 0) if input is not None and isinstance(input.symbolic_value, list): if new_axis == 0: node.op_type = "Concat" node.input[:] = input.symbolic_value logger.debug("ConcatFromSequence => Concat: %s", node.input) for i in range(len(node.attribute)): if node.attribute[i].name == "new_axis": del node.attribute[i] return [node] return [node] if new_axis == 1: # Unsqueeze the inputs with concat axis if new_axis is 1 axis = attrs.get("axis", None) assert axis is not None output = context.get_output(node, 0) axis_node = context.new_constant(f"{output.name}_axis", np.array([axis]))[0] unsqueeze_nodes = [] for node_input in input.symbolic_value: unsqueeze_node = onnx.helper.make_node( "Unsqueeze", [node_input, axis_node.output[0]], [f"{node_input}_unsqueeze"], ) unsqueeze_nodes.append(unsqueeze_node) unsqueeze_outputs = [n.output[0] for n in unsqueeze_nodes] unsqueeze_nodes = [axis_node, *unsqueeze_nodes] # Send unsqueezed outputs to Concat node.input[:] = unsqueeze_outputs node.op_type = "Concat" logger.debug( "ConcatFromSequence => UnSqueeze %s + Concat %s", unsqueeze_outputs, node.input, ) for i in range(len(node.attribute)): if node.attribute[i].name == "new_axis": del node.attribute[i] break return [*unsqueeze_nodes, node] return None @register("SplitToSequence") def split_to_sequence( context: IRContext, node: onnx.NodeProto ) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: """Rewriting pattern. From splits = onnx::SplitToSequence(input, split, axis=axis) to split_0, split_1, ..., split_n = onnx::Split(input, split, axis=axis) splits = onnx::SequenceConstruct(split_0, split_1, ..., split_n) or split_0, split_1, ..., split_n = onnx::Split(input, axis=axis, num_outputs=n+1) splits = onnx::SequenceConstruct(split_0, split_1, ..., split_n) where number of output tensors in `splits` is statically known. onnx::SequenceConstruct will be further optimized away if possible, by its own designated evaluator. This allows downstream `SequenceAt` users to be replaced by `split_x` accordingly. """ input = context.get_input(node, 0) split = context.get_input(node, 1) attrs = context.convert_attributes(node.attribute) output = context.get_output(node, 0) if input is None or split is None or output is None: return None axis = attrs.get("axis", 0) if input.type is None: return None split_dimension_size = get_dim_info(input.type, axis) if split_dimension_size is None: return None split_value = split.value if split_value is None or split_value is ir.NotConstant: return None assert isinstance(split_value, np.ndarray) if split_value.ndim == 0: # split into chunks all of size 'split' if possible. num_outputs = math.ceil(split_dimension_size / split_value.item()) split_outputs = [f"{output.name}_split_{i}" for i in range(num_outputs)] split_node = onnx.helper.make_node( "Split", [input.name], split_outputs, axis=axis, num_outputs=num_outputs, ) else: # split into 'size(split)' chunks num_outputs = split_value.size split_outputs = [f"{output.name}_split_{i}" for i in range(num_outputs)] split_node = onnx.helper.make_node( "Split", [input.name, split.name], split_outputs, axis=axis, ) keepdims = attrs.get("keepdims", 1) squeeze_nodes = [] if keepdims == 0: # squeeze the split dimension if keepdims is 0 axis_node = context.new_constant(f"{output.name}_axis", np.array([axis]))[0] for i in range(num_outputs): squeeze_node = onnx.helper.make_node( "Squeeze", [split_outputs[i], axis_node.output[0]], [f"{split_outputs[i]}_squeeze"], ) squeeze_nodes.append(squeeze_node) split_outputs = [n.output[0] for n in squeeze_nodes] squeeze_nodes = [axis_node, *squeeze_nodes] node.op_type = "SequenceConstruct" node.input[:] = split_outputs del node.attribute[:] logger.debug( "SplitToSequence => Split %s + SequenceConstruct %s", split_node.input, node.input, ) return [split_node, *squeeze_nodes, node] @register("SequenceAt") def sequence_at(context: IRContext, node: onnx.NodeProto) -> Sequence[onnx.NodeProto] | None: input = context.get_input(node, 0) position = context.get_input(node, 1) output = context.get_output(node, 0) if input is not None and position is not None: input_vals = input.symbolic_value position_val = position.value if isinstance(input_vals, list) and position_val is not None: output.symbolic_value = input_vals[position_val] logger.debug("SequenceAt %s => %s", input, output.symbolic_value) new_node = onnx.helper.make_node( "Identity", [output.symbolic_value], [output.name] ) return [new_node] return None microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_optimizer.py000066400000000000000000000043221475371071500253410ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from onnxscript import ir, rewriter from onnxscript.optimizer import _constant_folding, _inliner from onnxscript.optimizer._remove_unused import remove_unused_nodes from onnxscript.rewriter import ( broadcast_to_matmul, cast_constant_of_shape, collapse_slices, gemm_to_matmul_add, no_op, ) logger = logging.getLogger(__name__) _DEFAULT_REWRITE_RULES = [ *no_op.rules.rules, # TODO: merge this rule into constant folding? *broadcast_to_matmul.rules.rules, gemm_to_matmul_add.rule, *cast_constant_of_shape.rules.rules, *collapse_slices.rules.rules, ] def optimize_ir( model: ir.Model, num_iterations: int = 2, *, onnx_shape_inference: bool = True, stop_if_no_change: bool = True, input_size_limit: int = _constant_folding.DEFAULT_CONSTANT_FOLD_INPUT_SIZE_LIMIT, output_size_limit: int = _constant_folding.DEFAULT_CONSTANT_FOLD_OUTPUT_SIZE_LIMIT, ) -> None: """Optimizes a model. Args: model: The model to be optimized. num_iterations: Number of times the optimization loop is repeated. onnx_shape_inference: Applies node-level shape-inference as part of optimization input_size_limit: Will not apply constant folding to ops with any input of size greater than this. Does not apply to special ops like Shape() and Size(). output_size_limit: Will not rewrite any foldable-op into a Constant op if the size of the output tensor is greater than this. stop_if_no_change: Not supported currently (has no effect). Meant to stop the outer optimization loop if no change is detected in one iteration. """ del stop_if_no_change # Looks like rewriter doesn't support this yet. _inliner.inline(model) for _ in range(num_iterations): _constant_folding.fold_constants( model, onnx_shape_inference=onnx_shape_inference, input_size_limit=input_size_limit, output_size_limit=output_size_limit, ) rewriter.rewrite(model, pattern_rewrite_rules=_DEFAULT_REWRITE_RULES) remove_unused_nodes(model) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_optimizer_test.py000066400000000000000000000065051475371071500264050ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx import onnxscript.ir as ir import onnxscript.optimizer as optimizer class OptimizerTest(unittest.TestCase): def _model_proto(self) -> onnx.ModelProto: return onnx.parser.parse_model( """ < ir_version: 8, opset_import: ["pkg.onnxscript.torch_lib" : 1, "" : 18, "pkg.onnxscript.torch_lib.common" : 1], producer_name: "pytorch", producer_version: "2.2.0" > main_graph (float[3,5] l_tensor_x_) => (float[3,5] return_val) < _val_2, float[3,5] l_tensor_x_, float[2,5] getitem, float[1,5] getitem_1> { _val_1 = Constant () _val_2 = pkg.onnxscript.torch_lib.aten_split (l_tensor_x_, _val_1) _val_3 = Constant () getitem = pkg.onnxscript.torch_lib.aten_getitem (_val_2, _val_3) _val_5 = Constant () getitem_1 = pkg.onnxscript.torch_lib.aten_getitem (_val_2, _val_5) return_val = Concat (getitem_1, getitem) } aten_split (self, split_size) => (return_val) { return_val = SplitToSequence (self, split_size) } aten_getitem (self, i) => (return_val) { return_val = SequenceAt (self, i) } Rank (input) => (return_val) { tmp = Shape (input) return_val = Size (tmp) } IsScalar (input) => (return_val) { tmp = Shape (input) tmp_0 = Size (tmp) tmp_1 = Constant () return_val = Equal (tmp_0, tmp_1) } """ ) def test_static_split_to_sequence_with_uneven_split_proto(self): model_proto = self._model_proto() optimized = optimizer.optimize( model_proto, num_iterations=1, onnx_shape_inference=False ) self.assertEqual(len(optimized.graph.node), 2) self.assertEqual(len(optimized.graph.node[0].output), 2) self.assertEqual(optimized.graph.node[0].op_type, "Split") def test_static_split_to_sequence_with_uneven_split_ir(self): model_proto = self._model_proto() model_ir = ir.serde.deserialize_model(model_proto) optimizer.optimize_ir(model_ir, num_iterations=1, onnx_shape_inference=False) self.assertEqual(len(model_ir.graph), 2) self.assertEqual(len(model_ir.graph.node(0).outputs), 2) self.assertEqual(model_ir.graph.node(0).op_type, "Split") if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_remove_unused.py000066400000000000000000000075451475371071500262110ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging import onnx import onnxscript.optimizer._legacy._remove_unused_proto from onnxscript import ir logger = logging.getLogger(__name__) def remove_unused_optional_outputs( node: ir.Node, graph_outputs: frozenset[ir.Value], onnx_opset_version: int ) -> None: try: if node.domain not in {"", "onnx.ai"}: return op_schema = onnx.defs.get_schema(node.op_type, onnx_opset_version, domain=node.domain) except Exception: return if node.op_type == "BatchNormalization": # BatchNormalization op has 3 outputs: Y, running_mean, running_var # If running_mean and running_var are not used, remove them, and the training_mode attribute def is_used_output(i: int) -> bool: if i < len(node.outputs): val = node.outputs[i] return val in graph_outputs or bool(val.uses()) return False if is_used_output(1) or is_used_output(2): return if len(node.outputs) > 1: node.outputs[1].name = "" if len(node.outputs) > 2: node.outputs[2].name = "" node.attributes.pop("training_mode", None) return optional_info = [] for o in op_schema.outputs: # Current ops do not have optional outputs if they have variable number of outputs if o.option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Variadic: return optional_info.append(o.option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Optional) # If no optional outputs in spec, skip delete operations if len([o == 1 for o in optional_info]) == 0: return for i, out in enumerate(node.outputs): if out not in graph_outputs and (not out.uses()) and optional_info[i] is True: out.name = "" def process_function_or_graph(function_or_graph: ir.Function | ir.Graph) -> int: graph_outputs = frozenset(function_or_graph.outputs) onnx_opset_version = function_or_graph.opset_imports.get("", None) count = 0 for node in reversed(function_or_graph): removable = True for output in node.outputs: if output in graph_outputs or output.uses(): removable = False break if removable: function_or_graph.remove(node, safe=True) count += 1 else: if onnx_opset_version is not None: remove_unused_optional_outputs(node, graph_outputs, onnx_opset_version) for attr in node.attributes.values(): if not isinstance(attr, ir.Attr): continue if attr.type == ir.AttributeType.GRAPH: count += process_function_or_graph(attr.as_graph()) elif attr.type == ir.AttributeType.GRAPHS: for graph in attr.as_graphs(): count += process_function_or_graph(graph) return count def _remove_unused_nodes(model: ir.Model) -> None: """Removes unused nodes from a model in IR form.""" count = process_function_or_graph(model.graph) graph_outputs = frozenset(model.graph.outputs) initializers = model.graph.initializers for init in list(initializers.values()): if not (init in graph_outputs or init.uses()): del initializers[init.name] # type: ignore[arg-type] count += 1 for function in model.functions.values(): count += process_function_or_graph(function) logger.info("Removed %s unused nodes", count) def remove_unused_nodes(model: ir.Model | onnx.ModelProto) -> None: """Removes unused nodes from a model.""" if isinstance(model, ir.Model): _remove_unused_nodes(model) else: onnxscript.optimizer._legacy._remove_unused_proto.remove_unused_nodes(model) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_remove_unused_function.py000066400000000000000000000046331475371071500301110ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from typing import TypeVar import onnx from onnxscript import ir logger = logging.getLogger(__name__) TModel = TypeVar("TModel", ir.Model, onnx.ModelProto) def _clean_up_unused_functions(model: ir.Model, unused: set[ir.OperatorIdentifier]) -> None: """Removes unused functions from the model.""" for op_identifier in unused: del model.functions[op_identifier] logger.info("Removed %s unused functions", len(unused)) logger.debug("Functions left: %s", list(model.functions)) logger.debug("Functions removed: %s", unused) class RemoveUnusedFunctionPass(ir.passes.PassBase): def __init__(self): super().__init__() self.used: set[ir.OperatorIdentifier] | None = None def call(self, model: ir.Model) -> ir.passes.PassResult: self.used = set() for node in ir.traversal.RecursiveGraphIterator(model.graph): self._call_node(model, node) # Update the model to remove unused functions unused = set(model.functions) - self.used if not unused: logger.info("No unused functions to remove") return ir.passes.PassResult(model, modified=False) _clean_up_unused_functions(model, unused) self.used = None return ir.passes.PassResult(model, modified=True) def _call_function(self, model: ir.Model, function: ir.Function) -> None: assert self.used is not None if function.identifier() in self.used: # The function and its nodes are already recorded as used return self.used.add(function.identifier()) for node in ir.traversal.RecursiveGraphIterator(function): self._call_node(model, node) def _call_node(self, model: ir.Model, node: ir.Node) -> None: op_identifier = node.op_identifier() if op_identifier not in model.functions: return self._call_function(model, model.functions[op_identifier]) def remove_unused_functions(model: TModel) -> TModel: """Removes unused function protos from the model.""" if isinstance(model, ir.Model): return RemoveUnusedFunctionPass()(model).model # type: ignore[return-value] model_ = ir.serde.deserialize_model(model) result = RemoveUnusedFunctionPass()(model_) return ir.serde.serialize_model(result.model) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/optimizer/_remove_unused_test.py000066400000000000000000000225301475371071500272370ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx import parameterized import onnxscript.optimizer from onnxscript import ir @parameterized.parameterized_class(("using_ir",), [(False,), (True,)]) class RemoveUnusedTest(unittest.TestCase): using_ir: bool def remove_unused_nodes(self, model: onnx.ModelProto): if self.using_ir: model_ir = ir.serde.deserialize_model(model) onnxscript.optimizer.remove_unused_nodes(model_ir) model = ir.serde.serialize_model(model_ir) return model onnxscript.optimizer.remove_unused_nodes(model) return model def test_remove_unused_nodes(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { two = Constant () four = Add(two, two) z = Mul(x, x) } """ ) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "Mul") def test_remove_unused_initializers(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[N] z) { four = Add(two, two) z = Mul(x, x) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.initializer), 1) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "Mul") self.assertEqual(len(model.graph.initializer), 0) def test_partially_used_nodes(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[M] z) { w1, w2, w3 = Split (x) z = Mul(w3, w3) } """ ) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 2) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "Split") def test_remove_unused_optional_outputs_maxpool(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 1, 5, 5] x) => (float[1, 1, 5, 5] z) { z, indices = MaxPool (x) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "MaxPool") self.assertEqual(len(model.graph.node[0].output), 2) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "MaxPool") self.assertEqual(model.graph.node[0].output, ["z"]) def test_remove_unused_optional_outputs_dropout_in_function(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 1, 5, 5] x) => (float[1, 1, 5, 5] z) { z = pkg.custom.afunction (x) } afunction (x) => (z) { z, indices = MaxPool (x) } """ ) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(len(model.functions[0].node), 1) self.assertEqual(model.functions[0].node[0].op_type, "MaxPool") self.assertEqual(len(model.functions[0].node[0].output), 2) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(len(model.functions[0].node), 1) self.assertEqual(model.functions[0].node[0].op_type, "MaxPool") self.assertEqual(model.functions[0].node[0].output, ["z"]) def test_remove_used_optional_outputs_maxpool(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 1, 5, 5] x) => (float[1, 1, 5, 5] y, float[1, 1, 5, 5] z) { y, z = MaxPool (x) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "MaxPool") self.assertEqual(len(model.graph.node[0].output), 2) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "MaxPool") self.assertEqual(model.graph.node[0].output, ["y", "z"]) def test_remove_multiple_unused_optional_outputs_layernorm(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 3, 5, 5] x) => (float[1, 3, 5, 5] z) { scale = Constant () B = Constant () z, mean, InvStdDev = LayerNormalization(x, scale, B) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[2].op_type, "LayerNormalization") self.assertEqual(len(model.graph.node[2].output), 3) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[2].op_type, "LayerNormalization") self.assertEqual(list(model.graph.node[2].output), ["z"]) def test_remove_trailing_unused_optional_outputs_layernorm(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 3, 5, 5] x) => (float[1, 3, 5, 5] z, float[1, 3, 5, 5] mean) { scale = Constant () B = Constant () z, mean, InvStdDev = LayerNormalization(x, scale, B) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[2].op_type, "LayerNormalization") self.assertEqual(len(model.graph.node[2].output), 3) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[2].op_type, "LayerNormalization") self.assertEqual(list(model.graph.node[2].output), ["z", "mean"]) def test_avoid_remove_non_trailing_unused_optional_outputs_layernorm(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 3, 5, 5] x) => (float[1, 3, 5, 5] z, float[1, 3, 5, 5] InvStdDev) { scale = Constant () B = Constant () z, mean, InvStdDev = LayerNormalization(x, scale, B) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[2].op_type, "LayerNormalization") self.assertEqual(len(model.graph.node[2].output), 3) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 3) self.assertEqual(model.graph.node[2].op_type, "LayerNormalization") self.assertEqual(list(model.graph.node[2].output), ["z", "", "InvStdDev"]) def test_remove_trailing_unused_optional_outputs_batchnorm(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 3, 5, 5] x, float[3] scale, float[3] B) => (float[1, 3, 5, 5] z) { z, mean_out, var_out = BatchNormalization (x, scale, B, mean, var) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node[0].attribute), 1) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "BatchNormalization") # Check that both the mean/var outputs are removed, and training_mode attribute is removed. self.assertEqual(list(model.graph.node[0].output), ["z"]) self.assertEqual(len(model.graph.node[0].attribute), 0) def test_avoid_remove_used_optional_outputs_batchnorm(self): model = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 3, 5, 5] x, float[3] scale, float[3] B) => (float[1, 3, 5, 5] z, float[3] mean_out, float[3] var_out) { z, mean_out, var_out = BatchNormalization (x, scale, B, mean, var) } """ ) self.assertEqual(len(model.graph.node[0].attribute), 1) model = self.remove_unused_nodes(model) self.assertEqual(len(model.graph.node), 1) self.assertEqual(model.graph.node[0].op_type, "BatchNormalization") # Check that the mean/var outputs are NOT removed, and training_mode attribute is NOT removed. self.assertEqual(list(model.graph.node[0].output), ["z", "mean_out", "var_out"]) self.assertEqual(len(model.graph.node[0].attribute), 1) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/py.typed000066400000000000000000000000511475371071500222560ustar00rootroot00000000000000# Marker file for PEP-561 (inline types) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/000077500000000000000000000000001475371071500224265ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/__init__.py000066400000000000000000000027421475371071500245440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Sequence, TypeVar, Union __all__ = [ # Modules "pattern", # Functions "rewrite", ] import onnx from onnxscript import ir from onnxscript.optimizer import _remove_unused, _remove_unused_function from onnxscript.rewriter import pattern RewriteRuleSet = pattern.RewriteRuleSet PatternRewriteRule = pattern.RewriteRule ModelProtoOrIr = TypeVar("ModelProtoOrIr", onnx.ModelProto, ir.Model) def rewrite( model: ModelProtoOrIr, pattern_rewrite_rules: Union[Sequence[PatternRewriteRule], RewriteRuleSet] = (), ) -> ModelProtoOrIr: if isinstance(model, onnx.ModelProto): model_ir = ir.serde.deserialize_model(model) proto = True else: model_ir = model proto = False if pattern_rewrite_rules: if not isinstance(pattern_rewrite_rules, RewriteRuleSet): # Create a pattern rule-set using provided rules pattern_rewrite_rules = pattern.RewriteRuleSet(pattern_rewrite_rules) count = pattern_rewrite_rules.apply_to_model(model_ir) if count: print(f"Applied {count} of general pattern rewrite rules.") _remove_unused.remove_unused_nodes(model_ir) model_ir = _remove_unused_function.remove_unused_functions(model_ir) if proto: model = ir.serde.serialize_model(model_ir) return model return model_ir # type: ignore[return-value] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/_ir_utils.py000066400000000000000000000073761475371071500250060ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import math from typing import Callable, Sequence import numpy as np import onnxscript.ir as ir from onnxscript.optimizer import basic_constant_propagation def display_nodes(nodes: Sequence[ir.Node]) -> None: """Display a list of nodes in the order they appear in the graph.""" if nodes: graph = nodes[0].graph if graph: # Display nodes in same order as in graph: # Currently doesn't handle (control-flow) subgraphs for node in graph: if node in nodes: node.display() else: for node in nodes: node.display() def display_slice(x: ir.Value | ir.Node, backward: bool = True, depth_limit: int = 5) -> None: """Display the (backward or forward) subgraph from a given value or node upto a certain depth.""" slice = [] def visit(node: ir.Node, depth): if node in slice: return slice.append(node) if depth < depth_limit: if backward: for inp in node.inputs: if inp is not None and inp.producer() is not None: visit(inp.producer(), depth + 1) # type: ignore[arg-type] else: for out in node.outputs: for consumer, _ in out.uses(): visit(consumer, depth + 1) if isinstance(x, ir.Node): visit(x, 0) elif isinstance(x, ir.Value) and x.producer() is not None: visit(x.producer(), 0) # type: ignore[arg-type] display_nodes(slice) def get_const_value(value: ir.Value) -> ir.TensorProtocol | None: node = value.producer() if node is not None: basic_constant_propagation([node]) return value.const_value def get_numpy_value(val: ir.Value | None) -> np.ndarray | None: """Convenience wrapper to get (optional) numpy value from an optional IR Value. This is intended for use in optimizations/rewriting. Note that this does not yet handle the distinction between inputs with default values (values that are both graph inputs and graph initializers), which should not be treated as a constant, and true constant values. The caller should make the distinction, as a value does not contain enough information to determine this. (TODO) """ if val is None: return None const_value = val.const_value if const_value is not None: try: return const_value.numpy() except FileNotFoundError: # External data is not available. return None return None def get_singleton_value(val: ir.Value | None): """Returns element of a single element tensor constant value, and None otherwise.""" np_val = get_numpy_value(val) if np_val is not None and np_val.size == 1: return np_val.item() return None def is_singleton_value( val: ir.Value | None, expected: float | int | Callable, *, rtol: float | None = None ) -> bool: """Returns True if the value is a single element tensor with given value, and False otherwise.""" scalar = get_singleton_value(val) if scalar is None: return False if callable(expected): return expected(scalar) if isinstance(expected, int): return expected == scalar # rtol must be specified for float comparison assert rtol is not None return math.isclose(scalar, expected, rel_tol=rtol) def has_rank(value: ir.Value | None, rank: int) -> bool: """Returns True if the value is statically known to have the given rank, and False otherwise.""" if value is None: return False shape = value.shape return (shape is not None) and (shape.rank() == rank) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/broadcast_to_matmul.py000066400000000000000000000162631475371071500270330ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import pattern logger = logging.getLogger(__name__) def check_if_not_need_reshape( context, input_a: ir.Value, input_b: ir.Value, shape_c: ir.Value, **_ ) -> bool: """Condition to check if we need to replace the pattern. If matmul broadcasting is enough, then we don't need the reshapes. To validate this, we need to check the following: 1. Input shapes check: input_a and input_b should be broadcastable 2. Output shape check: shape_c should be the same as the output shape from the matmul(input_a, input_b) If the above are true, then we don't need the reshapes. Returns: True if we need to replace the pattern, False otherwise. """ del context # Reserved for future extensions input_a_shape = input_a.shape input_b_shape = input_b.shape shape_c_tensor = shape_c.const_value if shape_c_tensor is None: logger.info("The value 'shape_c' is not statically known.") return False if len(shape_c_tensor.shape) != 1: logger.info( "Unexpected final shape. The shape of 'shape' value is %s", shape_c_tensor.shape, ) return False # NOTE: When there is a subset match with a pattern. The MatchResult won't have the shape # information. So, we need to check if the shape is None and return False. if input_a_shape is None or input_b_shape is None: logger.info("Shape information is not available for the inputs and outputs.") return False if any(isinstance(dim, ir.SymbolicDim) for dim in input_a_shape): logger.info("Symbolic dimensions are not yet supported.") return False if any(isinstance(dim, ir.SymbolicDim) for dim in input_b_shape): logger.info("Symbolic dimensions are not yet supported.") return False input_a_shape = input_a_shape.numpy() # type: ignore[assignment] input_b_shape = input_b_shape.numpy() # type: ignore[assignment] shape_c = shape_c_tensor.numpy().tolist() # type: ignore[assignment] a_rank = len(input_a_shape) b_rank = len(input_b_shape) # 1. Check if input shapes are broadcastable # 1.a. If the first input is 1-D, check whether # the dim matches the last second dim of the second input. mimic_matmul_broadcast_behavior_a = False mimic_matmul_broadcast_behavior_b = False if a_rank < 2: if b_rank < 2: logger.info("Optimization of dot product is not supported yet.") return False if input_a_shape[-1] != input_b_shape[-2]: logger.info("Original shape is not MatMul compatible.") return False else: input_a_shape = [1, *input_a_shape] # type: ignore[assignment] a_rank = len(input_a_shape) mimic_matmul_broadcast_behavior_a = True # 1.b. If the second input is 1-D, check whether # the dim matches the last dim of the first input. if b_rank < 2: if input_b_shape[-1] != input_a_shape[-1]: logger.info("Original shape is not MatMul compatible.") return False else: input_b_shape = [*input_b_shape, 1] # type: ignore[assignment] b_rank = len(input_b_shape) mimic_matmul_broadcast_behavior_b = True # 1.c. If both inputs are at least 2-D, check whether # the last dimension of the first input matches the second # last dimension of the second input, and shape[:-2] are # broadcastable. input_a_shape_except_second_last_dim = [*input_a_shape[:-2], *[input_a_shape[-1]]] input_b_shape_except_last_dim = input_b_shape[:-1] broadcast_matmul_output_shape = [input_a_shape[-2], input_b_shape[-1]] for idx, (dim_from_a, dim_from_b) in enumerate( zip( reversed(input_a_shape_except_second_last_dim), reversed(input_b_shape_except_last_dim), ) ): if dim_from_a not in {1, dim_from_b}: logger.info("Original shape is not broadcastable.") return False elif idx > 0: broadcast_matmul_output_shape = [ max(dim_from_a, dim_from_b), # type: ignore[type-var] *broadcast_matmul_output_shape, ] # 2. Check if output shape is the same as the output shape from the matmul(input_a, input_b) # Prepend the broadcast_matmul_output_shape with the longer shape of input if a_rank > b_rank: longer_shape = input_a_shape shorter_shape = input_b_shape else: longer_shape = input_b_shape shorter_shape = input_a_shape broadcast_matmul_output_shape = [ *longer_shape[: -len(shorter_shape)], *broadcast_matmul_output_shape, ] if mimic_matmul_broadcast_behavior_b and b_rank == 2 and input_b_shape[-1] == 1: # If input_b is expanded to 2-D, then we need to remove the last dimension broadcast_matmul_output_shape = broadcast_matmul_output_shape[:-1] if mimic_matmul_broadcast_behavior_a and a_rank == 2 and input_a_shape[0] == 1: # If input_a is expanded to 2-D, then we need to remove the first dimension # of input_a, which would be the -2nd dimension of the output shape. broadcast_matmul_output_shape.pop(-2) if shape_c != broadcast_matmul_output_shape: logger.info( "Final output shape is not the same. Expected %s vs actual %s", shape_c, broadcast_matmul_output_shape, ) return False return True def _two_reshapes_matmul_reshape_pattern(op, input_a, input_b, shape_a, shape_b, shape_c): # TODO: Modified from `value_ints` to `value` to match pattern in benchmark models. # This implementation misses pattern of Constants with `value_ints` attribute. # See more at https://github.com/microsoft/onnx-rewriter/issues/191. # A better solution is to improve pattern matching and avoid depending on writing # Constants in pattern. See https://github.com/microsoft/onnx-rewriter/issues/192. reshape_a = op.Reshape(input_a, shape_a) reshape_b = op.Reshape(input_b, shape_b) matmul = op.MatMul(reshape_a, reshape_b) return op.Reshape(matmul, shape_c) def _matmul(op, input_a, input_b, **_): return op.MatMul(input_a, input_b) def _one_reshape_matmul_reshape_pattern(op, input_a, input_b, shape_a, shape_c): reshape_a = op.Reshape(input_a, shape_a) matmul = op.MatMul(reshape_a, input_b) return op.Reshape(matmul, shape_c) # Register the rewrite rules two_reshapes_matmul_reshape_rule = pattern.RewriteRule( _two_reshapes_matmul_reshape_pattern, _matmul, check_if_not_need_reshape, ) one_reshape_matmul_reshape_rule = pattern.RewriteRule( _one_reshape_matmul_reshape_pattern, _matmul, # We can use the same check_if_not_need_reshape function for both the rules, # as one_reshape_matmul_reshape_pattern is a subset of _two_reshapes_matmul_reshape_pattern. check_if_not_need_reshape, ) # NOTE: The order of the rules is important. Larger pattern should be checked first. rules = pattern.RewriteRuleSet( [two_reshapes_matmul_reshape_rule, one_reshape_matmul_reshape_rule] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/broadcast_to_matmul_test.py000066400000000000000000000402031475371071500300610ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnx.parser import onnx.shape_inference import parameterized from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import broadcast_to_matmul def _infer_shapes(model: ir.Model) -> ir.Model: """Run shape inference on the IR model.""" # TODO: Update when shape inference is supported on the IR return ir.serde.deserialize_model( onnx.shape_inference.infer_shapes(ir.serde.serialize_model(model)) ) class TwoReshapesMatMulReshapeTest(unittest.TestCase): def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_nd_inputs_are_broadcastable(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[1, 4, 512, 64] input_y) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "0d", [], [1, 1], [], [1, 1], [1, 1], [1, 1], ), ( "x_1d", [4], [1, 4], [4, 2], [4, 2], [1, 2], [1, 2], ), ( "y_1d", [1, 4], [1, 4], [2], [4, 2], [1, 2], [1, 2], ), ( "both_1d", [2], [1, 2], [2], [2, 1], [], [], ), ] ) def test_reshape_matmul_reshape_does_not_replace_when_output_sizes_do_not_match( self, _: str, input_x_shape: list[int], shape_a: list[int], input_y_shape: list[int], shape_b: list[int], output_shape: list[int], shape_c: list[int], ): model_proto = onnx.parser.parse_model( f""" agraph (float{input_x_shape} input_x, float{input_y_shape} input_y) => (float{output_shape} output) {{ shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) }} """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 7) model = _infer_shapes(model) self.assertEqual(model.graph.outputs[0].shape, output_shape) def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_nd_inputs_are_broadcastable_in_nested_function( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[1, 4, 512, 64] input_y) => (float[1, 4, 512, 64] output) { output = pkg.custom.afunction (input_x, input_y) } afunction (input_x, input_y) => (output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) # Hack to put value_info in since parser does not support this experimental naming format model_proto.graph.value_info.append( onnx.helper.make_tensor_value_info( "pkg.custom::afunction/input_x", onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 4, 512, 512], ) ) model_proto.graph.value_info.append( onnx.helper.make_tensor_value_info( "pkg.custom::afunction/input_y", onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 4, 512, 64] ) ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(len(model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")]), 4) self.assertEqual( model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")][-1].op_type, "MatMul" ) def test_reshape_matmul_reshape_remain_when_input_last_dim_and_second_last_dim_not_matched( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[512, 512, 4] input_x, float[4, 64, 512] input_y) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 7) def test_reshape_matmul_reshape_remain_one_reshape_when_inputs_are_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 8, 512, 64] input_x, float[4, 4, 64, 512] input_y) => (float[2, 8, 512, 512] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model_proto = onnx.shape_inference.infer_shapes(model_proto) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) # subset pattern matched self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_inputs_are_broadcastable_with_one_in_dims( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 8, 512, 64] input_x, float[1, 1, 2, 8, 64, 512] input_y) => (float[1, 1, 2, 8, 512, 512] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_first_input_is_one_dimension_and_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4] input_x, float[2, 3, 4, 5] input_y) => (float[2, 3, 5] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_first_input_is_one_dimension_and_second_isexpanded_alike_and_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[5] input_x, float[5, 1] input_y) => (float[1] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) def test_reshape_matmul_reshape_remain_when_first_input_is_one_dimension_and_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[8] input_x, float[2, 3, 4, 5] input_y) => (float[2, 3, 2, 5] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 7) def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_second_input_is_one_dimension_and_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 3, 4, 5] input_x, float[5] input_y) => (float[2, 3, 4] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) def test_reshape_matmul_reshape_remain_one_reshape_when_second_input_is_one_dimension_and_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 3, 4, 5] input_x, float[10] input_y) => (float[2, 3, 4, 2] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model_proto = onnx.shape_inference.infer_shapes(model_proto) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) # subset pattern matched self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_matmul_reshape_remain_when_output_is_not_matmul_broadcasted( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 3, 4, 5] input_x, float[5, 8] input_y) => (float[2, 4, 6, 4] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 7) class OneReshapeMatMulReshapeTest(unittest.TestCase): def test_reshape_matmul_reshape_replace_when_nd_inputs_are_broadcastable(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 512, 4096] input_x, float[4096, 4096] input_y) => (float[1, 512, 4096] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) matmul = MatMul (reshape_x, input_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = broadcast_to_matmul.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) # The constant nodes are not removed. They should be removed by a subsequent DCE in optimizer. self.assertEqual(len(model.graph), 3) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/cast_constant_of_shape.py000066400000000000000000000027101475371071500275070ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging import onnx.helper from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import pattern logger = logging.getLogger(__name__) def cast_constant_of_shape(op, shape, scalar, dtype): constant = op.ConstantOfShape(shape, value=scalar) return op.Cast(constant, to=dtype) def fused_cast_constant_of_shape(op, shape: ir.Value, scalar: ir.Attr, dtype: ir.Attr, **_): # Cast scalar (a TensorProto attribute) to the specified dtype scalar_value = scalar.value.numpy().item() cast_value = onnx.helper.make_tensor("value", dtype.value, (1,), [scalar_value]) return op.ConstantOfShape(shape, value=cast_value) def cast_constant_of_shape_without_value(op, shape, dtype): constant = op.ConstantOfShape(shape) return op.Cast(constant, to=dtype) def fused_cast_constant_of_shape_without_value(op, shape, dtype, **_): zero = onnx.helper.make_tensor("value", dtype.value, (1,), [0]) return op.ConstantOfShape(shape, value=zero) cast_constant_of_shape_rule = pattern.RewriteRule( cast_constant_of_shape, fused_cast_constant_of_shape ) cast_constant_of_shape_without_value_rule = pattern.RewriteRule( cast_constant_of_shape_without_value, fused_cast_constant_of_shape_without_value ) rules = pattern.RewriteRuleSet( [ cast_constant_of_shape_rule, cast_constant_of_shape_without_value_rule, ] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/cast_constant_of_shape_test.py000066400000000000000000000037501475371071500305530ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx.checker import onnx.parser from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import cast_constant_of_shape class CastConstantOfShapeTest(unittest.TestCase): def test_cast_after_constant_of_shape_is_fused(self): input_model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (int64[2] input_x) => (float16[1, 4] output) { constant = ConstantOfShape (input_x) output = Cast (constant) } """ ) onnx.checker.check_model(input_model_proto, True) model = ir.serde.deserialize_model(input_model_proto) count = cast_constant_of_shape.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 1) self.assertEqual(model.graph[0].attributes["value"].value.dtype, 10) output_model_proto = ir.serde.serialize_model(model) onnx.checker.check_model(output_model_proto, True) def test_cast_after_constant_of_shape_without_value_is_fused(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (int64[2] input_x) => (float16[1, 4] output) { constant = ConstantOfShape (input_x) output = Cast (constant) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = cast_constant_of_shape.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 1) self.assertEqual(model.graph[0].attributes["value"].value.dtype, 10) output_model_proto = ir.serde.serialize_model(model) onnx.checker.check_model(output_model_proto, True) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/collapse_slices.py000066400000000000000000000112721475371071500261470ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import pattern logger = logging.getLogger(__name__) _INT64_MAX = 9223372036854775807 def _check_if_redundant_slice( context, data: ir.Value, starts: ir.Value, ends: ir.Value, axes: ir.Value, steps: ir.Value, **_, ) -> bool: """If the starts is 0, and the ends is equal to or grater than the shape of the specified axis, then the slice is redundant.""" del context # Reserved for future extensions starts_const = starts.const_value ends_const = ends.const_value axes_const = axes.const_value steps_const = steps.const_value if starts_const is None or ends_const is None or axes_const is None or steps_const is None: logger.info("The value 'start', 'end', 'axis', 'step' is not statically known.") return False # Check if the values are scalar if starts_const.numpy().size != 1: # type: ignore[union-attr] logger.info("The value 'start' is not a scalar.") return False if ends_const.numpy().size != 1: # type: ignore[union-attr] logger.info("The value 'end' is not a scalar.") return False if axes_const.numpy().size != 1: # type: ignore[union-attr] logger.info("The value 'axis' is not a scalar.") return False if steps_const.numpy().size != 1: # type: ignore[union-attr] logger.info("The value 'step' is not a scalar.") return False if steps_const.numpy().item() != 1: logger.info("The value 'step' is not 1.") return False # starts is 0 if starts_const.numpy().item() != 0: logger.info("The value 'start' is not 0.") return False # In case data.shape is not statically known, we still can tell the slice is redundant if ends is sys.maxsize if ends_const.numpy().item() == _INT64_MAX: return True if data.shape is None or data.shape.is_dynamic(axes_const.numpy().item()): logger.info("The value 'data' shape is not statically known.") return False if ends_const.numpy().item() < data.shape[axes_const.numpy().item()]: logger.info("The value 'end' is less than the shape of the specified axis.") return False return True def _identity_to_itself(op, data, **_): """Return the input data as the output.""" return op.Identity(data) def _identity_to_updates(op, data, indices, updates, **_): """Return the updates as the output. This is used when the ScatterND is redundant in terms of updating the whole data with the updates. """ return op.Identity(updates) def _potential_redundant_slice(op, data, starts, ends, axes, steps): """To identify a slice op""" return op.Slice(data, starts, ends, axes, steps) def _potential_redundant_scatternd(op, data, indices, updates): """To identify a ScatterND op""" return op.ScatterND(data, indices, updates) def _check_if_redundant_scatternd( context, data: ir.Value, indices: ir.Value, updates: ir.Value, **_, ): """If the indices is the same length as the first dim of data, and the shape of updates is equal to data, we can simply swap the whole value.""" del context # Reserved for future extensions # To validate data can be replaced directly by updates, we need to check the following: # 1. they have the same shape if data.shape is None: logger.info("The value 'data' shape is not statically known.") return False if updates.shape is None: logger.info("The value 'updates' shape is not statically known.") return False if data.shape != updates.shape: logger.info("The shape of 'data' and 'updates' are different.") return False # 2. the indices is referring to the whole data, which is from 0 to data.shape[0] if indices.const_value is None: logger.info("The value 'indices' is not statically known.") return False if indices.const_value.numpy().tolist() != [[i] for i in range(data.shape[0])]: # type: ignore[arg-type] logger.info("The 'indices' is not referring to the whole data.") return False return True # Register the rewrite rules remove_redundant_slice = pattern.RewriteRule( _potential_redundant_slice, _identity_to_itself, _check_if_redundant_slice, ) remove_redundant_scatternd = pattern.RewriteRule( _potential_redundant_scatternd, _identity_to_updates, _check_if_redundant_scatternd, ) # NOTE: The order of the rules is important. Larger pattern should be checked first. rules = pattern.RewriteRuleSet([remove_redundant_slice, remove_redundant_scatternd]) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/collapse_slices_test.py000066400000000000000000000111461475371071500272060ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import numpy as np import onnx.parser import onnx.shape_inference from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import collapse_slices, testing _INT64_MAX = 9223372036854775807 class TwoReshapesMatMulReshapeTest(unittest.TestCase): def test_slice_is_redundant_when_ends_is_greater_than_input_shape(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[512, 16, 112] data) => (float[512, 16, 112] output) { starts = Constant() ends = Constant() axes = Constant() steps = Constant() output = Slice (data, starts, ends, axes, steps) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = collapse_slices.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 5) self.assertIn("Identity", [node.op_type for node in model.graph]) testing.assert_numerically_equal( model_proto, model, (np.random.rand(512, 16, 112).astype(np.float32),), ) def test_slice_is_redundant_when_ends_reaches_int64_max(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( f""" agraph (float[512, 16, 112] data) => (float[512, 16, 112] output) {{ starts = Constant() ends = Constant() axes = Constant() steps = Constant() output = Slice (data, starts, ends, axes, steps) }} """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = collapse_slices.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 5) self.assertIn("Identity", [node.op_type for node in model.graph]) testing.assert_numerically_equal( model_proto, model, (np.random.rand(512, 16, 112).astype(np.float32),), ) def test_slice_pattern_is_not_matched_when_input_is_dynamic(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( f""" agraph (float[L, M, N] data) => (float[L, M, N] output) {{ starts = Constant() ends = Constant() axes = Constant() steps = Constant() output = Slice (data, starts, ends, axes, steps) }} """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = collapse_slices.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_scatternd_is_redundant_when_it_is_updating_the_whole_input_in_order(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[112, 16, 512] data, float[112, 16, 512] updates) => (float[112, 16, 512] output) { output = ScatterND (data, indices, updates) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants indices = np.arange(112).reshape(112, 1).astype(np.int64) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) # from numpy to ir.Tensor indices_ir_tensor = ir.Tensor( name="indices", value=indices, ) # assign the tensor to a value indices = model.graph[0].inputs[1] indices.const_value = indices_ir_tensor model.graph.initializers["indices"] = indices original_model_proto = ir.serde.serialize_model(model) count = collapse_slices.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 1) self.assertIn("Identity", [node.op_type for node in model.graph]) input = np.random.rand(112, 16, 512).astype(np.float32) testing.assert_numerically_equal(original_model_proto, model, (input, input)) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/erfgelu.py000066400000000000000000000013421475371071500244310ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import math from onnxscript.rewriter import pattern # Pattern to match against def erf_gelu_pattern(op, x): # erf_gelu(x) = 0.5 * x * (1 + erf(x / sqrt(2))) # half = pattern.Constant(0.5) # sqrt2 = pattern.Constant(1.4142) # x_div_sqrt2 = op.Div(x, sqrt2) # erf = op.Erf(x_div_sqrt2) # one = pattern.Constant(1.0) # one_plus_erf = op.Add(erf, one) # x_mul_one_plus_erf = op.Mul(x, one_plus_erf) # return op.Mul(half, x_mul_one_plus_erf) return 0.5 * (x * (op.Erf(x / math.sqrt(2)) + 1.0)) # Replacement def gelu(op, x): return op.Gelu(x, _domain="com.microsoft") rule = pattern.RewriteRule(erf_gelu_pattern, gelu) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/gemm_to_matmul_add.py000066400000000000000000000014531475371071500266210ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.rewriter import pattern from onnxscript.rewriter.broadcast_to_matmul import check_if_not_need_reshape # Pattern to match against def reshape_gemm_reshape_pattern(op, input_a, input_b, input_c, shape_a, shape_c): reshape_a = op.Reshape(input_a, shape_a) # TODO: Temporary workaround to support benchmodels. # Tracked by https://github.com/microsoft/onnx-rewriter/issues/197. gemm = op.Gemm(reshape_a, input_b, input_c, alpha=1.0, beta=1.0) return op.Reshape(gemm, shape_c) def matmul_add(op, input_a, input_b, input_c, **_): matmul = op.MatMul(input_a, input_b) return op.Add(matmul, input_c) rule = pattern.RewriteRule(reshape_gemm_reshape_pattern, matmul_add, check_if_not_need_reshape) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/gemm_to_matmul_add_test.py000066400000000000000000000315041475371071500276600ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx.parser from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import gemm_to_matmul_add class ReshapeGemmReshapeTest(unittest.TestCase): def test_reshape_gemm_reshape_replace_when_nd_inputs_are_broadcastable(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[4, 512, 64] input_y, float[4, 512, 64] input_z) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) def test_reshape_gemm_reshape_replace_when_nd_inputs_are_broadcastable_in_nested_function( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[4, 512, 64] input_y, float[4, 512, 64] input_z) => (float[1, 4, 512, 64] output) { output = afunction (input_x, input_y, input_z) } afunction (input_x, input_y, input_z) => (output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) # Hack to put value_info in since parser does not support this experimental naming format model_proto.graph.value_info.append( onnx.helper.make_tensor_value_info( "pkg.custom::afunction/input_x", onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 4, 512, 512], ) ) model_proto.graph.value_info.append( onnx.helper.make_tensor_value_info( "pkg.custom::afunction/input_y", onnx.TensorProto.FLOAT, [4, 512, 64] ) ) model_proto.graph.value_info.append( onnx.helper.make_tensor_value_info( "pkg.custom::afunction/input_z", onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 4, 512, 64] ) ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(len(model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")]), 4) self.assertEqual(model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")][2].op_type, "MatMul") self.assertEqual(model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")][3].op_type, "Add") def test_reshape_gemm_reshape_remain_when_input_last_dim_and_second_last_dim_not_matched( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[4, 256, 64] input_y, float[4, 512, 64] input_z) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_gemm_reshape_remain_when_inputs_are_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 2, 512, 512] input_x, float[4, 512, 64] input_y, float[4, 512, 64] input_z) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_gemm_reshape_replace_when_inputs_are_broadcastable_with_one_in_dims( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4, 512, 512] input_x, float[1, 4, 512, 64] input_y, float[1, 4, 512, 64] input_z) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) self.assertEqual(model.graph[2].op_type, "MatMul") self.assertEqual(model.graph[3].op_type, "Add") def test_reshape_gemm_reshape_replace_when_first_input_is_one_dimension_and_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4] input_x, float[2, 3, 4, 5] input_y, float[2, 3, 5] input_z) => (float[2, 3, 5] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) self.assertEqual(model.graph[2].op_type, "MatMul") self.assertEqual(model.graph[3].op_type, "Add") def test_reshape_gemm_reshape_remain_when_first_input_is_one_dimension_and_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[8] input_x, float[2, 3, 4, 5] input_y, float[2, 3, 5] input_z) => (float[2, 3, 5] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_gemm_reshape_replace_when_second_input_is_one_dimension_and_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 3, 5, 4] input_x, float[4] input_y, float[2, 3, 5] input_z) => (float[2, 3, 5] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) self.assertEqual(model.graph[2].op_type, "MatMul") self.assertEqual(model.graph[3].op_type, "Add") def test_reshape_gemm_reshape_remain_when_second_input_is_one_dimension_and_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 3, 5, 4] input_x, float[10] input_y, float[2, 3, 5] input_z) => (float[2, 3, 5] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_gemm_reshape_replaces_when_inputs_are_two_dimensional_and_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[3, 5] input_x, float[5, 10] input_y, float[3, 10] input_z) => (float[3, 10] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) replacement_count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(replacement_count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 4) def test_reshape_gemm_reshape_remain_when_inputs_are_two_dimension_and_not_broadcastable( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[5, 3] input_x, float[5, 10] input_y, float[3, 10] input_z) => (float[3, 10] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 5) def test_reshape_gemm_reshape_remain_when_output_is_not_matmul_broadcasted( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[2, 3, 5, 4] input_x, float[5] input_y, float[2, 3, 5] input_z) => (float[2, 4, 6] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) gemm = Gemm (reshape_x, input_y, input_z) shape_d = Constant() output = Reshape (gemm, shape_d) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = gemm_to_matmul_add.rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 5) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/generic_pattern.py000066400000000000000000000667151475371071500261700ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import collections import inspect import os import textwrap import warnings from typing import Any, Callable, Iterator, Sequence import onnxscript.rewriter.pattern as orp from onnxscript import ir class PatternMatchResult: """Stores information about a match if a match was successful. * pattern: the GraphPattern which found this result * model_nodes: the graph nodes that matched the pattern * matched_pattern_to_model_value: a mapping from ValuePattern to ir.Value * kwargs: additional attributes the user may add through the method :meth:`PatternMatchResult.add_kwargs` """ def __init__( self, pattern: orp.GraphPattern, model_nodes: Sequence[ir.Node], ): pattern_nodes: list[orp.NodePattern] = list(pattern) assert len(model_nodes) == len(pattern_nodes) self.pattern = pattern self.model_nodes = model_nodes self.kwargs: dict[str, Any] = {} self.matched_pattern_to_model_value: dict[orp.ValuePattern, ir.Value] = {} for graph_node, pattern_node in zip(model_nodes, pattern_nodes): assert graph_node.op_identifier() == pattern_node.op_identifier(), ( f"Unexpected type mismatch {graph_node.op_identifier()!r} != {pattern_node.op_identifier()!r}" ) assert len(graph_node.inputs) == len(pattern_node.inputs), ( f"Unexpected number of inputs for type {graph_node.op_identifier()}" ) for a, b in zip(graph_node.inputs, pattern_node.inputs): if b is None: # optional input or not an interesting input continue self._bind(b, a) assert len(graph_node.outputs) == len(pattern_node.outputs), ( f"Unexpected number of outputs for type {graph_node.op_identifier()}" ) for a, b in zip(graph_node.outputs, pattern_node.outputs): self._bind(b, a) def _bind(self, value_pattern: orp.ValuePattern, value: ir.Value) -> None: map = self.matched_pattern_to_model_value if value_pattern in map: assert map[value_pattern] == value, ( f"Ambiguities, pattern output {value_pattern!r} means " f"{value!r} or {map[value_pattern]}" ) else: map[value_pattern] = value def add_kwargs(self, name: str, value: Any): """Adds an attribute, it can be done when the match is being validated, this attribute can be used when building the replacement nodes. """ self.kwargs[name] = value def __repr__(self) -> str: return ( f"PatternMatchResult: {len(self.model_nodes)} nodes ..., {self.pattern.inputs}, " f"{self.pattern.outputs})" ) def _to_match_result(pmr: PatternMatchResult) -> orp.MatchResult: """Converts a PatternMatchResult into a MatchResult. TODO: This is a temporary hack until MatchResult and PatternMatchResult are unified. """ result = orp.MatchResult() result.nodes.extend(pmr.model_nodes) for var, val in pmr.matched_pattern_to_model_value.items(): if var.name is not None: result.bind(var.name, val) result.outputs.extend([pmr.matched_pattern_to_model_value[v] for v in pmr.pattern.outputs]) return result def _value_to_str(value: ir.Value | orp.ValuePattern) -> str: return value.name if value.name is not None else "anonymous:" + str(id(value)) def _opt_value_to_str(value: ir.Value | orp.ValuePattern | None) -> str: return _value_to_str(value) if value is not None else "None" def _node_to_str(node: ir.Node | orp.NodePattern) -> str: inputs = ", ".join(_opt_value_to_str(input) for input in node.inputs) outputs = ", ".join(_opt_value_to_str(output) for output in node.outputs) op_type = node.op_type domain = str(node.domain) qualified_op = f"{domain}.{op_type}" if domain else op_type return f"{outputs} = {qualified_op}({inputs})" # def _pattern_node_to_str(node: orp.NodePattern) -> str: # inputs = ", ".join(_opt_value_to_str(input) for input in node.inputs) # outputs = ", ".join(_opt_value_to_str(output) for output in node.outputs) # return f"{outputs} = {node.op_type}({inputs})" class GenericPatternMatcher(orp.PatternMatcher): """ Implements a pattern optimization for quick experimentation. Current limitation: * The current implementation does match on domain name (easy fix). * It does not compares attributes either (easy fix as well). """ def __init__(self, pattern: orp.GraphPattern) -> None: super().__init__(pattern) def enumerate_matches( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node | None = None, verbose: int = 0, ) -> Iterator: """Enumerates all the matches.""" if node is None: matched = [] for node in graph_or_function: res = self.match(model, graph_or_function, node, verbose=verbose) if res: matched.append(res) yield res else: res = self.match(model, graph_or_function, node, verbose=verbose) if res: yield res def none( self, node: ir.Node | None = None, lineno: int | None = None, msg: str = "", ) -> None: """Must be called every time a match fails to trace it. It may be useful which reason made a pattern matching fail. Instead of returning None, method *match* can return the following expression: :: return self.none(node, inspect.currentframe().f_lineno) By setting the verbosity (see next Section), the user may then know which lines in the code returned None and which condition failed. If logs are fully enabled, it shows information about matched none and the line deciding the matched failed. For example, this tells the matching failed at line 601 in ``generic_pattern.py``. It happens when propagating the match in the backward directions. The unmatched types are Mul, MatMul and below, it shows the matched nodes. The first one was Cast. And the failure happened at iteration 5. ``139774002356544-139774000632672`` is the pair of ids used in container ``matched``. ``id(node)`` is used as a unique identifiers of the nodes. :: [RotaryEmbeddingPattern.match] NONE - line: 601:__main__, op_type=Cast --hint--: BACKWARD: different node types --pattern Mul(pos_ids, cast) -> (mul) -- model MatMul(/_original_modu...Expand_output_0, /_original_modu...b/Cast_output_0) -> (/_original_modu...MatMul_output_0) iteration=5 --matched-- #6 Cast(/_original_modu...mb/Cos_output_0) ~ Cast(cos) [139774002356544-139774000632672] Cos(/_original_modu...ncat_1_output_0) ~ Cos(concattraining-transpose-0) [139774002356448-139774000632048] ConcatTraining(/_original_modu...nspose_output_0,/_original_modu...nspose_output_0) ~ ConcatTraining(transpose,transpose) [139774002356352-139774000631712] Transpose(/_original_modu...MatMul_output_0) ~ Transpose(mul) [139774002356256-139774000631184] Sin(/_original_modu...ncat_1_output_0) ~ Sin(concattraining-transpose-0) [139774002358512-139774000631568] Cast(/_original_modu...mb/Sin_output_0) ~ Cast(sin) [139774002358608-139774000632384] len(stack)=0:[] 'hints' are not added everywhere. More can easily be added with method ``_hint``. """ if node and self.verbose: if self.verbose >= 10: if hasattr(self, "_debug"): msg2 = self._debug_print() if msg2: msg2 = f"\n{textwrap.indent(msg2, ' ')}" else: msg2 = "" print( f"[{self.__class__.__name__}.match] Match failed at line: {lineno}:" f"{os.path.split(self.__class__.__module__)[-1]}, " f"op_type={node.op_type}{msg}{msg2}" ) return None def print_match(self, graph_node: ir.Node, pattern_node: orp.NodePattern) -> str: s1 = _node_to_str(graph_node) s2 = _node_to_str(pattern_node) return f"match {s1} with pattern: {s2}" def _debug_print(self) -> str: if not hasattr(self, "_debug"): return "" def _s(s: str) -> str: if len(s) <= 30: return s return f"{s[:15]}...{s[-15:]}" def _p(n: ir.Node, full: bool = False) -> str: if full: return str(n) return _node_to_str(n) rows = [] for k, v in sorted(self._debug.items()): if k == "stack": rows.append(f"len({k})={len(v)}:{v}") # type: ignore[arg-type] continue if k == "iteration": rows.append(f"{k}={v}") continue if k == "matched": rows.append(f"--matched-- #{len(v)}") # type: ignore[arg-type] for pattern_node, graph_node in v.items(): rows.append( f" {_p(pattern_node)} ~ {_p(graph_node)} [{id(pattern_node)}-{id(graph_node)}]" ) continue if k == "hint": rows.append(f"--hint--: {v[0]}") # type: ignore[arg-type] for i in v[1:]: if isinstance(i, str): rows.append(" " + i) if isinstance(i, ir.Node): rows.append(" " + _p(i, full=True)) continue if k in {"node", "pattern", "pattern_node", "pattern_nodes"}: continue rows.append(f"-- not shown {k}") return "\n".join(rows) def _hint(self, *args: Any) -> None: """Add debugging information to help users.""" self._debug["hint"] = args def _match_backward( self, starting_node: ir.Node, matched: dict[orp.NodePattern, ir.Node], stack: list[orp.NodePattern], graph_node: ir.Node, pattern_node: orp.NodePattern, ) -> int | None: """ Matches backward. Args: starting_node: root node (the node the matched begain with, used only for debugging) matched: nodes of the pattern matched as already matched stack: next node to look into graph_node: node coming from the graph pattern_node: node coming from the pattern Returns: number of matched nodes, None or False to indicate a failed match """ match_count = 0 # predecessors if len(graph_node.inputs) != len(pattern_node.inputs): # not the same number of inputs self._hint( "BACKWARD: not the same number of inputs", "-- pattern", pattern_node, "-- model", graph_node, ) return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) for graph_input, pattern_input in zip(graph_node.inputs, pattern_node.inputs): if len(graph_input.uses()) != len(pattern_input.uses()): self._hint( "BACKWARD: one input is used outside the pattern", "-- pattern", pattern_node, "-- model", graph_node, ) return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) for graph_value, pattern_value in zip(graph_node.inputs, pattern_node.inputs): # TODO(rama): Handle constant-pattern pattern_pred = pattern_value.producer() if pattern_pred is None: # pattern_pred is None means the pattern backward search ends here. result = self._match_values_forward( starting_node, matched, stack, graph_value, pattern_value ) if result is None: return result match_count += result continue graph_pred = graph_value.producer() if graph_pred is None: # No node in the graph. return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) if graph_pred.op_identifier() != pattern_pred.op_identifier(): self._hint( "BACKWARD: different node types", "--pattern", _node_to_str(pattern_pred), "-- model", _node_to_str(graph_pred), ) return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) # matching backward if pattern_pred not in matched: if self.verbose >= 10: print( f"[GenericPattern._match_backward] {self.print_match(graph_pred, pattern_pred)}" ) matched[pattern_pred] = graph_pred stack.append(pattern_pred) match_count += 1 if self.verbose > 5 and match_count > 0: print(f"[GenericPatternMatcher._match_backward] add {match_count} nodes") return match_count def _match_values_forward( self, starting_node: ir.Node, matched: dict[orp.NodePattern, ir.Node], stack: list[orp.NodePattern], graph_value: ir.Value, pattern_value: orp.ValuePattern, ) -> int | None: """ Matches forward. Args: starting_node: root node (the node the match begins with, used only for debugging) matched: nodes of the pattern matched as already matched stack: next node to look into graph_value: value coming from the graph pattern_value: pattern value coming from the pattern Returns: number of matched nodes to continue, None or False to indicate a failed match """ match_count = 0 graph_node_users = [user for user, _ in graph_value.uses()] pattern_node_users = [user for user, _ in pattern_value.uses()] if not pattern_node_users: # The pattern has no node forward, the matching stops. return match_count if len(graph_node_users) < len(pattern_node_users): # Not enough node in the graph to match the pattern. A match is not possible return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) # Here comes the fun part, there is the same number of successors or more # nodes in the graph to match with the pattern. # And we have to handle the nodes already matched as found. # Hopefully, there is only one option. if len(graph_node_users) == len(pattern_node_users) == 1: # Let's deal with the simple case if graph_node_users[0].op_identifier() != pattern_node_users[0].op_identifier(): return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) node = pattern_node_users[0] if node not in matched: if self.verbose >= 10: print( f"[GenericPatternMatcher._match_values_forward]{self.print_match(graph_node_users[0], pattern_node_users[0])}" ) matched[node] = graph_node_users[0] stack.append(node) match_count += 1 return match_count # Let's remove the nodes already matched. pattern_node_users_not_matched = [ unmatched_node for unmatched_node in pattern_node_users if unmatched_node not in matched ] pattern_node_users_matched = [ matched[matched_node] for matched_node in pattern_node_users if matched_node in matched ] assert len(pattern_node_users_matched) + len(pattern_node_users_not_matched) == len( pattern_node_users ), ( f"pattern_node_users_not_matched={pattern_node_users_not_matched}, " f"pattern_node_users_matched={pattern_node_users_matched}, " f"pattern_node_users={pattern_node_users}, " f"matched={matched}" ) free = list(set(graph_node_users) - set(pattern_node_users_matched)) if not pattern_node_users_not_matched: # Everything is already matched. return match_count if len(free) < len(pattern_node_users_not_matched): # Not enough successors to match the remaining patterns. return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) if len(pattern_node_users_not_matched) == len(free) == 1: # Only one option again. graph_node = free[0] if pattern_node_users_not_matched[0].op_identifier() != graph_node.op_identifier(): return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) key = pattern_node_users_not_matched[0] if self.verbose >= 10: print( f"[GenericPatternMatcher._match_values_forward] {self.print_match(graph_node, pattern_node_users_not_matched[0])}" ) matched[key] = graph_node stack.append(key) match_count += 1 return match_count # And now another fun part, let's try to handle the case when # there is only one option, matching on node type only returns one # option. expected_op_type = [_.op_identifier() for _ in pattern_node_users_not_matched] got_op_type = [_.op_identifier() for _ in free] ec = collections.Counter(expected_op_type) gc = collections.Counter(got_op_type) if len(ec) != len(gc) or set(ec) != set(gc): # unique operator types is different. self._hint( "FORWARD: unique operator types are different", "-- pattern", ec, pattern_value, "-- model", gc, graph_value, "-- model-matched", pattern_node_users_matched, ) return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) for k, v in ec.items(): if gc[k] < v: # Not enough types to match. return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) # At this stage, we know matching the types is possible. # We first mark whatever is possible. ptype_to_node = {_.op_identifier(): _ for _ in pattern_node_users_not_matched} gtype_to_node = {_.op_identifier(): _ for _ in free} missing = [] for k, v in ec.items(): if gc[k] == v == 1: key = id(ptype_to_node[k]) if key not in matched: if self.verbose >= 10: print( f"[GenericPatternMatcher._match_values_forward] match " f"{self.print_match(gtype_to_node[k], ptype_to_node[k])}" ) matched[key] = gtype_to_node[k] stack.append(key) match_count += 1 else: missing.append(k) if not missing: return match_count # At this stage, there are mutiple options for matching. We can: # 1. make assumptions and continue # 2. mark the node as incomplete matching, we could end up stuck anyway. raise NotImplementedError( f"There are more than one option, this will be implemented later, ec={ec}, gc={gc}" ) def _match_forward( self, starting_node: ir.Node, matched: dict[orp.NodePattern, ir.Node], stack: list[orp.NodePattern], graph_node: ir.Node, pattern_node: orp.NodePattern, ) -> int | None: """ Matches forward. Args: starting_node: root node (the node the match begins with, used only for debugging) matched: nodes of the pattern matched as already matched stack: next node to look into graph_node: node coming from the graph pattern_node: node coming from the pattern Returns: number of matched nodes to continue, None or False to indicate a failed match """ match_count = 0 # successors if len(graph_node.outputs) != len(pattern_node.outputs): # not the same number of outputs self._hint( "FORWARD: not the same number of output_names", "-- pattern", pattern_node, "-- model", graph_node, ) return self.none(starting_node, inspect.currentframe().f_lineno) for graph_output, pattern_output in zip(graph_node.outputs, pattern_node.outputs): result = self._match_values_forward( starting_node, matched, stack, graph_output, pattern_output ) if result is None: return result match_count += result if self.verbose > 5 and match_count > 0: print(f"[GenericPatternMatcher._match_forward] add {match_count} nodes") return match_count def match( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node, *, verbose: int = 0, remove_nodes: bool = True, tracer: orp.MatchingTracer | None = None, ) -> orp.MatchResult | None: if not remove_nodes: raise NotImplementedError( "remove_nodes=False is not implemented in GenericPatternMatcher" ) del model del graph_or_function self.verbose = verbose self._debug = {} # Let's match the last node. # Then we need to match successors and predecessors. last_pattern_node = self.pattern.node(-1) if node.op_identifier() != last_pattern_node.op_identifier(): # The last node does not have the same op_identifier(). return self.none() if self.verbose > 5: print( f"[GenericPatternMatcher.match] Matching started at node: {_node_to_str(node)}" ) if self.verbose >= 10: print(f"[GenericPatternMatcher.match] match pattern {self}") all_pattern_nodes = set(self.pattern) matched: dict[orp.NodePattern, ir.Node] = {last_pattern_node: node} stack: list[orp.NodePattern] = [last_pattern_node] iteration = 0 if self.verbose > 5: self._debug = dict( pattern=self.pattern, matched=matched, stack=stack, iteration=iteration, node=node, pattern_node=last_pattern_node, pattern_nodes=self.pattern, ) max_iter = self.pattern.num_nodes() * 2 while stack and iteration < max_iter: nodes_not_in_pattern = set(matched.keys()) - all_pattern_nodes assert not nodes_not_in_pattern, ( f"Some nodes are not part of the pattern: {nodes_not_in_pattern}" f"\nall_pattern_nodes={all_pattern_nodes}" ) # TODO(justinchuby): Change to a for loop iteration += 1 if self.verbose > 5: print( f"[GenericPatternMatcher.match] iteration={iteration} " f"n_matched={len(matched)}, n_stack={len(stack)}, " f"matched_types={collections.Counter(_.op_identifier() for _ in matched)}" ) next_pattern_node = stack.pop() next_graph_node = matched[next_pattern_node] result = self._match_backward( node, matched, stack, next_graph_node, next_pattern_node ) if result is None: if self.verbose > 5: print("[GenericPatternMatcher.match] done. backward failed.") return result nodes_not_in_pattern = set(matched.keys()) - all_pattern_nodes assert not nodes_not_in_pattern, ( f"Some nodes are not part of the pattern: {nodes_not_in_pattern}" ) result = self._match_forward( node, matched, stack, next_graph_node, next_pattern_node ) if result is None: if self.verbose > 5: print("[GenericPatternMatcher.match] done. forward failed.") return result nodes_not_in_pattern = set(matched.keys()) - all_pattern_nodes assert not nodes_not_in_pattern, ( f"Some nodes are not part of the pattern: {nodes_not_in_pattern}" ) if self.verbose > 5: self._debug["iteration"] = iteration if iteration >= max_iter and stack: self._hint(f"reached {iteration}>={max_iter} iterations") return self.none(node, inspect.currentframe().f_lineno) if self.verbose > 5: print(f"[GenericPatternMatcher.match] done. {len(matched)} matched nodes") # At this point, the pattern is matched but let's make sure. assert len(matched) == self.pattern.num_nodes(), ( f"Number of matched nodes is different, {len(matched)} matched nodes, " f"and {len(self.pattern)} nodes in the pattern, matched is {matched}" ) assert len(stack) == 0, f"There are still {len(stack)} nodes to explore." # We order the matched nodes in the same order than the pattern # to let next functions to be able to build the matching again. matched_nodes = [matched[pattern_node] for pattern_node in self.pattern] return _to_match_result(PatternMatchResult(self.pattern, matched_nodes)) def make_pattern_rule( match_pattern_function: Callable, apply_pattern_function: Callable, validate_mapping: Callable | None = None, verbose: int = 0, ) -> orp.RewriteRule: """ Creates a rewriting rule from a callable or a function proto. Args: match_pattern_function: an onnxscript-like function that defines the pattern subgraph (nodes) to be replaced apply_pattern_function: an onnxscript-like function that constructs the replacement subgraph (new nodes replacing the matched nodes) validate_mapping: a function that validates the matching subgraph once it is found. If it returns False the pattern is not applied. If not specified, it is equivalent to a function that always return True verbose: verbosity level Returns: the rewriting rule """ warnings.warn( "make_pattern_rule(...) is deprecated, use pattern.RewriteRule(...) instead", FutureWarning, stacklevel=2, ) pattern = orp._to_graph_pattern(match_pattern_function) matcher = GenericPatternMatcher(pattern) return orp.RewriteRule( pattern, apply_pattern_function, validate_mapping, matcher, verbose=verbose, ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/generic_pattern_test.py000066400000000000000000000525551475371071500272240ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import contextlib import io import os import unittest import numpy as np import onnx import onnx.parser import onnx.reference import onnxruntime as ort import parameterized from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import generic_pattern, pattern FLOAT = onnx.TensorProto.FLOAT @parameterized.parameterized_class( ("matcher_algo",), [ (generic_pattern.GenericPatternMatcher,), (pattern.SimplePatternMatcher,), ], ) class GenericPatternTest(unittest.TestCase): def _range(self, *shape, bias: float | None = None): n = np.prod(shape) x = np.arange(n).astype(np.float32) / n if bias: x = x + bias return x.reshape(tuple(shape)).astype(np.float32) def test_graph_pattern_builder(self): """Test replacing Add + Add by AddAdd.""" def match_pattern(op, x, y, z): """Builds the pattern to match.""" tmp = op.Add(x, y) return op.Add(tmp, z) def apply_pattern(op, x, y, z, **_): """Builds the replacement graph.""" return op.AddAdd(x, y, z, _domain="ZZZ") def validate_mapping(context, x, y, z, **_) -> bool: """Validates the mapping.""" del context return True rule = pattern.RewriteRule( match_pattern, apply_pattern, validate_mapping, self.matcher_algo, ) class AddAdd(onnx.reference.op_run.OpRun): op_domain = "ZZZ" def _run(self, x, y, z): return (x + y + z,) model = onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Add", ["x", "y"], ["gggg"]), onnx.helper.make_node("Add", ["gggg", "z"], ["final"]), ], "dummy", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("x", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("y", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("z", FLOAT, [None, None]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("final", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ir_version=9, ) onnx.checker.check_model(model) model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) rule.apply_to_model(ir_model) self.assertEqual( ["AddAdd"], [n.op_type for n in ir_model.graph], ) # TODO: do that in pattern.py. ir_model.opset_imports["ZZZ"] = 1 rewriten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) self.assertEqual( ["AddAdd"], [n.op_type for n in rewriten_model.graph.node], ) feeds = { "x": self._range(5, 6), "y": self._range(5, 6), "z": self._range(5, 6), } ref1 = onnx.reference.ReferenceEvaluator(model) expected = ref1.run(None, feeds) self.assertEqual(0, len(rewriten_model.graph.initializer)) opsets = {v.domain: v.version for v in rewriten_model.opset_import} self.assertIn("ZZZ", opsets) self.assertEqual(opsets["ZZZ"], 1) ref2 = onnx.reference.ReferenceEvaluator(rewriten_model, new_ops=[AddAdd]) got = ref2.run(None, feeds) np.testing.assert_almost_equal(expected[0], got[0]) def test_graph_pattern_builder_multi_outputs(self): def match_pattern(op, x, y, w, z): """Builds the pattern to match.""" tmp = op.Add(x, y) tmp2 = op.Add(tmp, w) r1 = op.Add(tmp, z) return tmp2, r1 def apply_pattern(op, x, y, w, z, **_): """Builds the pattern to match.""" return op.AddAddAddAdd(x, y, w, z, _domain="ZZZ", _outputs=2) def validate_mapping(context, **_) -> bool: return True rule = pattern.RewriteRule( match_pattern, apply_pattern, validate_mapping, self.matcher_algo, verbose=10, ) class AddAddAddAdd(onnx.reference.op_run.OpRun): op_domain = "ZZZ" def _run(self, x, y, w, z): return (x + y + w, x + y + z) model = onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Add", ["x", "y"], ["gggg"]), onnx.helper.make_node("Add", ["gggg", "w"], ["f1"]), onnx.helper.make_node("Add", ["gggg", "z"], ["f2"]), ], "dummy", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("x", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("y", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("z", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("w", FLOAT, [None, None]), ], [ onnx.helper.make_tensor_value_info("f1", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("f2", FLOAT, [None, None]), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ir_version=9, ) onnx.checker.check_model(model) model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) rule.apply_to_model(ir_model) self.assertEqual( ["AddAddAddAdd"], [n.op_type for n in ir_model.graph], ) # TODO: do that in pattern.py. ir_model.opset_imports["ZZZ"] = 1 rewriten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) self.assertEqual( ["AddAddAddAdd"], [n.op_type for n in rewriten_model.graph.node], ) feeds = { "x": self._range(5, 6), "y": self._range(5, 6), "w": self._range(5, 6), "z": self._range(5, 6), } ref1 = onnx.reference.ReferenceEvaluator(model) expected = ref1.run(None, feeds) self.assertEqual(0, len(rewriten_model.graph.initializer)) opsets = {v.domain: v.version for v in rewriten_model.opset_import} self.assertIn("ZZZ", opsets) self.assertEqual(opsets["ZZZ"], 1) ref2 = onnx.reference.ReferenceEvaluator(rewriten_model, new_ops=[AddAddAddAdd]) got = ref2.run(None, feeds) np.testing.assert_almost_equal(expected[0], got[0]) def check_with_ort(self, model: onnx.ModelProto, providers=None): if providers is None: providers = ["CPUExecutionProvider"] if isinstance(model, onnx.ModelProto): model = model.SerializeToString() session = ort.InferenceSession(model, providers=providers) return session def get_rotary_model(self): inputs = [ onnx.helper.make_tensor_value_info("x", onnx.TensorProto.INT64, shape=[]), onnx.helper.make_tensor_value_info("pos_ids", FLOAT, shape=[]), onnx.helper.make_tensor_value_info("axis", onnx.TensorProto.INT64, shape=[]), ] nodes = [ onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["x", "axis"], ["_onx_unsqueeze0"]), onnx.helper.make_node("Cast", ["_onx_unsqueeze0"], ["_onx_cast0"], to=1), onnx.helper.make_node("MatMul", ["pos_ids", "_onx_cast0"], ["_onx_matmul0"]), onnx.helper.make_node("Transpose", ["_onx_matmul0"], ["_onx_transpose0"]), onnx.helper.make_node( "ConcatTraining", ["_onx_transpose0", "_onx_transpose0"], ["_onx_concattraining0", "_onx_concattraining1"], domain="com.microsoft", ), onnx.helper.make_node("Sin", ["_onx_concattraining0"], ["_onx_sin0"]), onnx.helper.make_node("Cast", ["_onx_sin0"], ["_onx_cast02"], to=1), onnx.helper.make_node("Cos", ["_onx_concattraining0"], ["_onx_cos0"]), onnx.helper.make_node("Cast", ["_onx_cos0"], ["_onx_cast03"], to=1), ] outputs = [ onnx.helper.make_tensor_value_info("_onx_cast02", onnx.TensorProto.UNDEFINED, []), onnx.helper.make_tensor_value_info("_onx_cast03", onnx.TensorProto.UNDEFINED, []), ] model = onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( nodes, "experiment", inputs, outputs, ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 18), ], ) return model def test_shared_root_value_test(self): def match_pattern(op, x): t1 = op.Sin(x) t2 = op.Cos(x) return t1, t2 def apply_pattern(op, x, **_): return op.SinCos(x, _domain="com.microsoft", _outputs=2) rule = pattern.RewriteRule(match_pattern, apply_pattern, matcher=self.matcher_algo) model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] y) => (float[N] z) { temp1 = Sin(y) temp2 = Cos(y) z = Add(temp1, temp2) } """ ) onnx.checker.check_model(model_proto) model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model_proto) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) rule.apply_to_model(ir_model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) graph = rewritten_model.graph self.assertEqual(len(graph.node), 2) self.assertEqual(graph.node[0].op_type, "SinCos") def test_shared_root_value_extra_use(self): if self.matcher_algo is generic_pattern.GenericPatternMatcher: raise unittest.SkipTest("GenericPatternMatcher does not support extra uses yet.") def match_pattern(op, x): t1 = op.Sin(x) t2 = op.Cos(x) return t1, t2 def apply_pattern(op, x, **_): return op.SinCos(x, _domain="com.microsoft", _outputs=2) rule = pattern.RewriteRule( match_pattern, apply_pattern, matcher=self.matcher_algo, ) model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] y) => (float[N] z) { temp1 = Sin(y) temp2 = Cos(y) w = Add(temp1, temp2) z = Mul(w, y) } """ ) onnx.checker.check_model(model_proto) model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model_proto) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) rule.apply_to_model(ir_model) graph = ir_model.graph self.assertEqual(len(graph), 3) self.assertEqual(graph.node(0).op_type, "SinCos") def test_rotary_embedding(self): # The test work on a model if it has the expected name. # A dummy model is used if not present (not implemented yet). def match_pattern(op, x, pos_ids, axis): # original code: the code does verifies the constant yet # unsqueeze = op.Unsqueeze(x, [1]) unsqueeze = op.Unsqueeze(x, axis) cast = op.Cast(unsqueeze, to=FLOAT) matmul = op.MatMul(pos_ids, cast) transpose = op.Transpose(matmul) output, _length = op.ConcatTraining( transpose, transpose, _domain="com.microsoft", _outputs=2, ) sin = op.Sin(output) cast1 = op.Cast(sin, to=FLOAT) cos = op.Cos(output) cast2 = op.Cast(cos, to=FLOAT) return cast1, cast2 def validate_mapping(match_result, **_) -> bool: del match_result return True def apply_pattern(op, x, pos_ids, axis, **_): del axis cos_cache = op.Constant( value=onnx.numpy_helper.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16)) ) sin_cache = op.Constant( value=onnx.numpy_helper.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16)) ) return op.RotaryEmbedding( x, pos_ids, cos_cache, sin_cache, _domain="com.microsoft", _outputs=2, ) rule = pattern.RewriteRule( match_pattern, apply_pattern, validate_mapping, self.matcher_algo, verbose=10, ) model = self.get_rotary_model() buffer = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(buffer): # back to ir model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) # starts matching rule.apply_to_model(ir_model) ir_model.opset_imports["com.microsoft"] = 1 rewriten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) expected = ["Constant", "Constant", "RotaryEmbedding"] self.assertEqual(expected, [n.op_type for n in rewriten_model.graph.node]) out = buffer.getvalue() # TODO(Rama): What is this assertion testing? Is it to check that `verbose` is working? if self.matcher_algo is generic_pattern.GenericPatternMatcher: self.assertIn("[GenericPatternMatcher.match", out) def test_rotary_embedding_onnxscript(self): # The test work on a model if it has the expected name. # A dummy model is used if not present (not implemented yet). def rotary_match_pattern(op, x, pos_ids, axis): unsqueeze = op.Unsqueeze(x, axis) cast = op.Cast(unsqueeze, to=FLOAT) matmul = op.MatMul(pos_ids, cast) transpose = op.Transpose(matmul) output, _length = op.ConcatTraining( transpose, transpose, _domain="com.microsoft", _outputs=2 ) sin = op.Sin(output) cast1 = op.Cast(sin, to=FLOAT) cos = op.Cos(output) cast2 = op.Cast(cos, to=FLOAT) return cast1, cast2 def validate_rotary_mapping(match_result, **_) -> bool: # If some pattern needs to be rejected. del match_result return True def rotary_apply_pattern(op, x, pos_ids, axis, **_): cos_cache = op.Constant( value=onnx.numpy_helper.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16)) ) sin_cache = op.Constant( value=onnx.numpy_helper.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16)) ) part1, part2 = op.RotaryEmbedding( x, pos_ids, cos_cache, sin_cache, _domain="com.microsoft", _outputs=2 ) return part1, part2 rule = pattern.RewriteRule( rotary_match_pattern, rotary_apply_pattern, validate_rotary_mapping, self.matcher_algo, verbose=10, ) model = self.get_rotary_model() buffer = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(buffer): # back to ir model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) # starts matching rule.apply_to_model(ir_model) ir_model.opset_imports["com.microsoft"] = 1 rewriten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) expected = ["Constant", "Constant", "RotaryEmbedding"] self.assertEqual(expected, [n.op_type for n in rewriten_model.graph.node]) out = buffer.getvalue() # TODO(justinchuby): Remove this assert - capturing stdout is not robust if self.matcher_algo is generic_pattern.GenericPatternMatcher: self.assertIn("[GenericPatternMatcher.match", out) def test_rotary_emb_file_onnxscript(self): # The test work on a model if it has the expected name. # A dummy model is used if not present (not implemented yet). def rotary_match_pattern(op, x, pos_ids, axis): unsqueeze = op.Unsqueeze(x, axis) cast = op.Cast(unsqueeze, to=FLOAT) matmul = op.MatMul(pos_ids, cast) transpose = op.Transpose(matmul) output, _length = op.ConcatTraining( transpose, transpose, _domain="com.microsoft", _outputs=2 ) sin = op.Sin(output) cast1 = op.Cast(sin, to=FLOAT) cos = op.Cos(output) cast2 = op.Cast(cos, to=FLOAT) return cast1, cast2 def validate_rotary_mapping(match_result, **_) -> bool: # If some pattern needs to be rejected. del match_result return True def rotary_apply_pattern(op, x, pos_ids, axis): cos_cache = op.Constant( value=onnx.numpy_helper.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16)) ) sin_cache = op.Constant( value=onnx.numpy_helper.from_array(np.random.rand(256, 256).astype(np.float16)) ) part1, part2 = op.RotaryEmbedding( x, pos_ids, cos_cache, sin_cache, _domain="com.microsoft", _outputs=2 ) return part1, part2 model_path = "gemma_optimized_pre_grad_training_2.onnx" if not os.path.exists(model_path): raise unittest.SkipTest(f"{model_path!r} is missing") model = onnx.load(model_path) model = onnx.shape_inference.infer_shapes(model) ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) rule = pattern.RewriteRule( rotary_match_pattern, rotary_apply_pattern, validate_rotary_mapping, self.matcher_algo, verbose=10, ) rule.apply_to_model(ir_model) # TODO: do that in pattern.py. ir_model.opset_imports["ZZZ"] = 1 rewriten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) buffer = rewriten_model.SerializeToString() with open(f"{model}.opt.onnx", "wb") as f: f.write(buffer) self.check_with_ort(rewriten_model) def test_transpose_transpose_onnxscript(self): # TODO(rama): Attribute-parameters not yet supported in multi-output matching. # def transpose_transpose_pattern(op, X, perm0, perm1): # xt = op.Transpose(X, perm=perm0) # Y = op.Transpose(xt, perm=perm1) # return Y def transpose_transpose_pattern(op, X): XT = op.Transpose(X, _outputs=["XT"]) Y = op.Transpose(XT, _outputs=["Y"]) return Y def transpose_transpose_mapping(perm0, perm1): new_perm = [0 for p in perm0] for i, p in enumerate(perm1): new_perm[i] = perm0[p] # replace by return [perm0[p] for p in perm1] ? return new_perm def transpose_transpose_check(op, **_) -> bool: return True def transpose_transpose_apply_pattern(op, X, XT: ir.Value, Y, **_): perm0 = XT.producer().attributes.get("perm") if perm0 is not None: perm0 = perm0.value # TODO(rama): handle RefAttr perm1 = Y.producer().attributes.get("perm") if perm1 is not None: perm1 = perm1.value # TODO(rama): handle RefAttr if perm0 is None and perm1 is None: return op.Identity(X) if perm0 is None: perm0 = range(len(perm1) - 1, -1, -1) if perm1 is None: perm1 = range(len(perm0) - 1, -1, -1) composed_perm = transpose_transpose_mapping(perm0, perm1) return op.Transpose(X, perm=composed_perm) rule = pattern.RewriteRule( transpose_transpose_pattern, transpose_transpose_apply_pattern, transpose_transpose_check, self.matcher_algo, verbose=0, ) model = onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["xt"], perm=[1, 2, 0]), onnx.helper.make_node("Transpose", ["xt"], ["Y"], perm=[1, 2, 0]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [None, None, None])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [None, None, None])], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ) # back to ir ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) # starts matching rule.apply_to_model(ir_model) rewriten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) expected = ["Transpose"] self.assertEqual(expected, [n.op_type for n in rewriten_model.graph.node]) node = rewriten_model.graph.node[0] self.assertEqual(len(node.attribute), 1) att = node.attribute[0] self.assertEqual(att.name, "perm") self.assertEqual(list(att.ints), [2, 0, 1]) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/llama_rule_sets.py000066400000000000000000000217361475371071500261640ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import ClassVar import onnx.numpy_helper import onnxscript.ir as ir import onnxscript.rewriter._ir_utils as ir_utils import onnxscript.rewriter.no_op as no_op import onnxscript.rewriter.pattern as orp class CastIdentity(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Cast(., to=to)`` by ``Identity`` if possible.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, to): return op.Cast(x, to=to) @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, to: ir.Attr): return op.Identity(x) @classmethod def check(cls, context, x, to) -> bool: return x.dtype == to.value class CastCast(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Cast(Cast(X, ...), to=to)`` by ``Cast(X, to=to)``.""" _allowed_tensor_types: ClassVar = { onnx.TensorProto.FLOAT, onnx.TensorProto.FLOAT16, onnx.TensorProto.BFLOAT16, onnx.TensorProto.DOUBLE, } @classmethod def pattern(cls, op, x, to, to_ignored): return op.Cast(op.Cast(x, to=to_ignored), to=to) @classmethod def check(cls, context, x: ir.Value, to: ir.Attr, to_ignored: ir.Attr) -> bool: return ( to.value in cls._allowed_tensor_types and to_ignored.value in cls._allowed_tensor_types ) @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, to: ir.Attr, to_ignored: ir.Attr): return op.Cast(x, to=to) class ExpandIdentity(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Expand(..., shape)`` by ``Identity`` if possible.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, shape): return op.Expand(x, shape) @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, shape: ir.Value): return op.Identity(x) @classmethod def check(cls, context, x, shape) -> bool: if shape.const_value is None: # Shape is not a constant and cannot be guessed. return False if (x_shape := x.shape) is None: # We don't know the shape of the input return False return x_shape.dims == tuple(shape.const_value.numpy().tolist()) class ReshapeReshape(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Reshape(Reshape(X, ...), shape)`` by ``Reshape(X, shape)``. The pattern matches only if second reshape reshapes into a shape with positive values. """ @classmethod def pattern(cls, op, x, shape_ignored, shape): return op.Reshape(op.Reshape(x, shape_ignored), shape) @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, shape_ignored: ir.Value, shape: ir.Value): return op.Reshape(x, shape) @classmethod def check(cls, context, x, shape_ignored, shape) -> bool: if shape_ignored.const_value is None or shape.const_value is None: return False if shape.const_value.numpy().min() <= 0: return False return True class SlicesSplit(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Slice(x, ...), Slice(x, ...)`` by ``Split(x, ...)`` if possible. """ @classmethod def pattern(cls, op, x, begin0, end0, axes0, begin1, end1, axes1): return op.Slice(x, begin0, end0, axes0), op.Slice(x, begin1, end1, axes1) @classmethod def check(cls, context, x, begin0, end0, axes0, begin1, end1, axes1) -> bool: if ( axes0.const_value is None or axes1.const_value is None or axes0.const_value.numpy().tolist() != axes1.const_value.numpy().tolist() ): return False axes = axes0.const_value.numpy().tolist() if len(axes) != 1: return False if x.shape: rk = len(x.shape) else: rk = x.rank if axes[0] != -1 and axes[0] != rk - 1: return False if ( begin0.const_value is None or end0.const_value is None or begin1.const_value is None or end1.const_value is None ): return False if begin0.const_value.numpy().tolist() != [0]: return False e0, b1, e1 = ( end0.const_value.numpy().tolist(), begin1.const_value.numpy().tolist(), end1.const_value.numpy().tolist(), ) if e0[0] != b1[0]: return False shape = x.shape if shape is None: return False last_dim = shape[-1] if not isinstance(last_dim, int): return False if last_dim != e1[0]: return False if last_dim // 2 != b1[0]: return False return True @classmethod def rewrite(cls, op, x, begin0, end0, axes0, begin1, end1, axes1): return op.Split(x, num_outputs=2, axis=-1, _outputs=2) class TransposeIdentity(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Transpose(. perm=perm)`` when the permutation is identity. """ @classmethod def pattern(cls, op, x, perm): return op.Transpose(x, perm=perm) @classmethod def check(cls, context, x: ir.Value, perm: ir.Attr) -> bool: if isinstance(perm, ir.RefAttr): return False if perm.type == ir.AttributeType.INTS: if perm.value == list(range(len(perm.value))): return True return False @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, perm: ir.Attr): return op.Identity(x) class TransposeTranspose(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Transpose(Transpose(., perm=perm1), perm=perm2)`` when both permutations are inverse. """ @classmethod def pattern(cls, op, x, perm1, perm2): return op.Transpose(op.Transpose(x, perm=perm1), perm=perm2) @classmethod def check(cls, context, x: ir.Value, perm1: ir.Attr, perm2: ir.Attr) -> bool: if isinstance(perm1, ir.RefAttr) or isinstance(perm2, ir.RefAttr): return False return True @classmethod def _apply_transpose(cls, perm: tuple[int, ...], on: list[int]) -> list[int]: assert len(perm) == len(on), "length mismatch" res = [-1 for i in on] for i, p in enumerate(perm): res[i] = on[p] return res @classmethod def _apply_transposes( cls, perms: list[tuple[int, ...]], on: list[int] | None = None ) -> list[int]: if on is None: on = list(range(len(perms[0]))) for p in perms: on = cls._apply_transpose(p, on) return on @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, perm1: ir.Attr, perm2: ir.Attr): first = list(range(len(perm1.value))) last = cls._apply_transposes([perm1.value, perm2.value]) if first == last: return op.Identity(x) return op.Transpose(x, perm=last) class UnsqueezeUnsqueeze(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``Unsqueeze(Unsqueeze(., axes1), axes2)`` with one Unsqueeze.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, axes1, axes2): return op.Unsqueeze(op.Unsqueeze(x, axes1), axes2) @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, axes1: ir.Value, axes2: ir.Value): v1 = ir_utils.get_singleton_value(axes1) v2 = ir_utils.get_singleton_value(axes2) axes = [v1, v2] if v1 < v2 else [v2, v1 + 1] return op.Unsqueeze(x, op.Constant(value=ir.tensor(axes, dtype=ir.DataType.INT64))) @classmethod def check(cls, context, x, axes1, axes2) -> bool: del context # Unused del x # Unused # Currently restricted to single element positive axis v1 = ir_utils.get_singleton_value(axes1) v2 = ir_utils.get_singleton_value(axes2) if v1 is None or v2 is None: return False if (v1 < 0) or (v2 < 0): return False return True cast_cast_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(CastCast) cast_identity_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(CastIdentity) expand_identity_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(ExpandIdentity) reshape_reshape_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(ReshapeReshape) slice_split_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(SlicesSplit, True) transpose_identity_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(TransposeIdentity) transpose_transpose_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(TransposeTranspose) unsqueeze_unsqueeze_rule = orp.make_rewrite_rule_from_class(UnsqueezeUnsqueeze) def llama_p0_rule_set() -> orp.RewriteRuleSet: """Returns a set of rules which should be applied before any other one as they usually remove unnecessary computation such as the multiplication by 1 or two consecutive transpose. Returns: RewriteRuleSet """ return orp.RewriteRuleSet( [ no_op.mul_by_1_rule, no_op.add_0_rule, no_op.add_0_rule, no_op.div_by_1_rule, cast_cast_rule, cast_identity_rule, expand_identity_rule, reshape_reshape_rule, slice_split_rule, transpose_identity_rule, transpose_transpose_rule, unsqueeze_unsqueeze_rule, ] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/llama_rule_sets_test.py000066400000000000000000000450221475371071500272150ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest from typing import Any import numpy as np import onnx import onnx.reference import parameterized import onnxscript import onnxscript.onnx_types as ot import onnxscript.rewriter.llama_rule_sets as llama_rule_sets from onnxscript import ir from onnxscript.onnx_opset import opset18 FLOAT = onnx.TensorProto.FLOAT @onnxscript.script() def cast_identity_model(x: ot.FLOAT["a", "b", "c"]) -> ot.FLOAT["a", "b", "c"]: # noqa: F821, UP037 y = opset18.Cast(x, to=onnx.TensorProto.FLOAT) return y def _make_model(*args, **kwargs) -> ir.Model: return ir.serde.deserialize_model(onnx.helper.make_model(*args, **kwargs)) class LlamaRuleSetsTest(unittest.TestCase): def _get_random_inputs(self, model: onnx.ModelProto) -> dict[str, Any]: feeds: dict[str, Any] = {} for i in model.graph.input: ish = tuple(i.type.tensor_type.shape.dim) # Creates an input tensor with a dimension defined by the onnx model # or equals to i + 2 with i being the dimension index. # The tensor is kept small to make the test fast. shape = tuple( (d.dim_value if d.dim_value > 0 else i + 2) for i, d in enumerate(ish) ) if i.type.tensor_type.elem_type == onnx.TensorProto.FLOAT: feeds[i.name] = np.random.randn(*shape).astype(np.float32) else: raise AssertionError(f"Not implemented for input {i}") return feeds def _check_model( self, model: onnx.ModelProto, optimized_model: onnx.ModelProto, feeds: dict[str, Any] | None = None, atol: float = 0.0, rtol: float = 1e-7, ): if not feeds: feeds = self._get_random_inputs(model) ref = onnx.reference.ReferenceEvaluator(model) opt = onnx.reference.ReferenceEvaluator(optimized_model) expected = ref.run(None, feeds) got = opt.run(None, feeds) self.assertEqual(len(expected), len(got)) for a, b in zip(expected, got): np.testing.assert_allclose(a, b, atol=atol, rtol=rtol) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "no_op_transpose", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Y"], perm=[0, 1, 2]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [None, None, None])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [None, None, None])], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ( "mul_by_one", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Mul", ["X", "one"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [None])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [None])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([1], dtype=np.float32), name="one" ) ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ( "canceled_out_transposes", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["xt"], perm=[1, 0]), onnx.helper.make_node("Transpose", ["xt"], ["Y"], perm=[1, 0]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [None, None])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_identity(self, _: str, model: ir.Model): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(["Identity"], [n.op_type for n in model.graph]) self._check_model(model_proto, rewritten_model) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "consecutive_transposes", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["xt"], perm=[1, 2, 0]), onnx.helper.make_node("Transpose", ["xt"], ["Y"], perm=[1, 2, 0]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [None, None, None])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [None, None, None])], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_transpose_transpose(self, _: str, model: ir.Model): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(["Transpose"], [n.op_type for n in model.graph]) self._check_model(model_proto, rewritten_model) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "double_casts", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node( "Cast", ["X"], ["Xc"], to=onnx.TensorProto.FLOAT16 ), onnx.helper.make_node( "Cast", ["Xc"], ["Y"], to=onnx.TensorProto.DOUBLE ), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [None, None, None])], [ onnx.helper.make_tensor_value_info( "Y", onnx.TensorProto.DOUBLE, [None, None, None] ) ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_cast_cast(self, _: str, model: ir.Model): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(["Cast"], [n.op_type for n in model.graph]) self._check_model(model_proto, rewritten_model, atol=1e-2) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "cast_identity", ir.serde.deserialize_model(cast_identity_model.to_model_proto()), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_cast_identity(self, _: str, model: ir.Model): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(["Identity"], [n.op_type for n in model.graph]) self._check_model(model_proto, rewritten_model) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "normal_case", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Expand", ["X", "shape"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3, 4, 5])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [3, 4, 5])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([3, 4, 5], dtype=np.int64), name="shape" ) ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ("Identity",), ), ( "input_no_shape", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Identity", ["X"], ["Y"]), onnx.helper.make_node("Expand", ["Y", "shape"], ["Z"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3, 4, 5])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [3, 4, 5])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([3, 4, 5], dtype=np.int64), name="shape" ) ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ("Identity", "Expand"), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_expand_identity( self, _: str, model: ir.Model, expected_nodes: tuple[str, ...] ): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(tuple(n.op_type for n in model.graph), expected_nodes) self._check_model(model_proto, rewritten_model) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "double_unsqueezes_1", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["X", "axes1"], ["Xu"]), onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["Xu", "axes2"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [1, 3, 1])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([1], dtype=np.int64), name="axes1" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0], dtype=np.int64), name="axes2" ), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ( "double_unsqueezes_2", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["X", "axes1"], ["Xu"]), onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["Xu", "axes2"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [1, 3, 1])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0], dtype=np.int64), name="axes1" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([1], dtype=np.int64), name="axes2" ), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ( "double_unsqueezes_3", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["X", "axes1"], ["Xu"]), onnx.helper.make_node("Unsqueeze", ["Xu", "axes2"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [1, 3, 1])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array(0, dtype=np.int64), name="axes1" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array(1, dtype=np.int64), name="axes2" ), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_unsqueeze_unsqueeze(self, _: str, model: ir.Model): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(["Constant", "Unsqueeze"], [n.op_type for n in model.graph]) self._check_model(model_proto, rewritten_model) @parameterized.parameterized.expand( [ ( "double_reshape_1", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Reshape", ["X", "shape_"], ["Xu"]), onnx.helper.make_node("Reshape", ["Xu", "shape"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3, 4, 5])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [5, 4, 3])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([4, 5, 3], dtype=np.int64), name="shape_" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([5, 4, 3], dtype=np.int64), name="shape" ), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ( "double_reshape_2", _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Reshape", ["X", "shape_"], ["Xu"]), onnx.helper.make_node("Reshape", ["Xu", "shape"], ["Y"]), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3, 4, 5])], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [5, 4, 3])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([-1], dtype=np.int64), name="shape_" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([5, 4, 3], dtype=np.int64), name="shape" ), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ), ] ) def test_llama_p0_rule_set_reshape_reshape(self, _: str, model: ir.Model): rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() model_proto = ir.serde.serialize_model(model) rule_set.apply_to_model(model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(["Reshape"], [n.op_type for n in model.graph]) self._check_model(model_proto, rewritten_model) @classmethod def _slides_split_models(cls): models = [ _make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node( "Slice", ["X", "zero", "half", "axis"], ["spl1"] ), onnx.helper.make_node( "Slice", ["X", "half", "last", "axis"], ["spl2"] ), ], "name", [onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [3, 4, 6])], [ onnx.helper.make_tensor_value_info("spl1", FLOAT, [3, 4, 3]), onnx.helper.make_tensor_value_info("spl2", FLOAT, [3, 4, 3]), ], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0], dtype=np.int64), name="zero" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([3], dtype=np.int64), name="half" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([6], dtype=np.int64), name="last" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([2], dtype=np.int64), name="axis" ), ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), ] return models @unittest.skipIf(True, reason="see https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1642") def test_llama_p0_rule_set_slice_split(self): for model_proto in self._slides_split_models(): ir_model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) rule_set = llama_rule_sets.llama_p0_rule_set() rule_set.apply_to_model(ir_model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) self.assertEqual(["Split"], [n.op_type for n in rewritten_model.graph.node]) self._check_model(model_proto, rewritten_model) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/no_op.py000066400000000000000000000023331475371071500241130ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.rewriter import pattern # TODO: Support 1-D constant tensors # https://github.com/microsoft/onnx-rewriter/issues/186 # Pattern to match against def mul_by_1(op, x): return x * 1 def add_0(op, x): return x + 0 def sub_0(op, x): return x - 0 def div_by_1(op, x): return x / 1 def dropout_zero(op, x): return op.Dropout(x, ratio=0.0) def dropout_inference(op, x): return op.Dropout(x, training_mode=False) # Replacement def identity(op, x, **_): return op.Identity(x) mul_by_1_rule = pattern.RewriteRule(mul_by_1, identity) add_0_rule = pattern.RewriteRule(add_0, identity) sub_0_rule = pattern.RewriteRule(sub_0, identity) div_by_1_rule = pattern.RewriteRule(div_by_1, identity) dropout_zero_rule = pattern.RewriteRule(dropout_zero, identity) dropout_inference_rule = pattern.RewriteRule(dropout_inference, identity) # TODO: Include Mul by 0, 0 by Mul, 0 by Div? Those would be 0s, but not no-ops rules = pattern.RewriteRuleSet( [ *mul_by_1_rule.commute(), *add_0_rule.commute(), sub_0_rule, div_by_1_rule, dropout_zero_rule, dropout_inference_rule, ] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/no_op_test.py000066400000000000000000000152251475371071500251560ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx.parser import parameterized from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import no_op class NoOpTest(unittest.TestCase): def _check(self, model_text: str) -> None: model_proto = onnx.parser.parse_model(model_text) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = no_op.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(model.graph[-1].op_type, "Identity") @parameterized.parameterized.expand( [ ("float one input", "float[M]", "value_float=1.0", "one, input"), ("int one input", "int32[M]", "value_int=1", "one, input"), ("float input one", "float[M]", "value_float=1.0", "input, one"), ("int input one", "int32[M]", "value_int=1", "input, one"), ] ) def test_mul_one_should_become_no_op(self, _, dtype, constant_value, input_order): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) {{ one = Constant<{constant_value}>() output = Mul({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float one input", "float[M]", "float one = {1.0}", "one, input"), ("int one input", "int32[M]", "int32 one = {1}", "one, input"), ("float input one", "float[M]", "float one = {1.0}", "input, one"), ("int input one", "int32[M]", "int32 one = {1}", "input, one"), ] ) def test_mul_one_should_become_no_op_initializer( self, _, dtype, constant_value, input_order ): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) <{constant_value}> {{ output = Mul({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float zero input", "float[M]", "value_float=0.0", "zero, input"), ("int zero input", "int32[M]", "value_int=0", "zero, input"), ("float input zero", "float[M]", "value_float=0.0", "input, zero"), ("int input zero", "int32[M]", "value_int=0", "input, zero"), ] ) def test_add_zero_should_become_no_op(self, _, dtype, constant_value, input_order): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) {{ zero = Constant<{constant_value}>() output = Add({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float input zero", "float[M]", "float zero = {0.0}", "input, zero"), ("int input zero", "int32[M]", "int32 zero = {0}", "input, zero"), ("float input zero", "float[M]", "float zero = {0.0}", "input, zero"), ("int input zero", "int32[M]", "int32 zero = {0}", "input, zero"), ] ) def test_add_zero_should_become_no_op_initializer( self, _, dtype, constant_value, input_order ): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) <{constant_value}> {{ output = Add({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float input zero", "float[M]", "value_float=0.0", "input, zero"), ("int input zero", "int32[M]", "value_int=0", "input, zero"), ] ) def test_sub_zero_should_become_no_op(self, _, dtype, constant_value, input_order): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) {{ zero = Constant<{constant_value}>() output = Sub({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float input zero", "float[M]", "float zero = {0.0}", "input, zero"), ("int input zero", "int32[M]", "int32 zero = {0}", "input, zero"), ] ) def test_sub_zero_should_become_no_op_initializer( self, _, dtype, constant_value, input_order ): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) <{constant_value}> {{ output = Sub({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float input one", "float[M]", "value_float=1.0", "input, one"), ("int input one", "int32[M]", "value_int=1", "input, one"), ] ) def test_div_one_should_become_no_op(self, _, dtype, constant_value, input_order): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) {{ one = Constant<{constant_value}>() output = Div({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("float input one", "float[M]", "float one = {1.0}", "input, one"), ("int input one", "int32[M]", "int32 one = {1}", "input, one"), ] ) def test_div_one_should_become_no_op_with_initializer( self, _, dtype, constant_value, input_order ): self._check( f""" agraph ({dtype} input) => ({dtype} output) <{constant_value}> {{ output = Div({input_order}) }} """ ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("dropout zero ratio", "ratio=0.0"), ("dropout inference", "training_mode=0"), ("dropout inference with positive ratio", "ratio=0.42, training_mode=0"), ("dropout training with zero ratio", "ratio=0.0, training_mode=1"), ] ) def test_dropout_zero_or_inference_no_op_with_initializer(self, _, attribute: str): self._check( f""" agraph (float16[M] input) => (float16[M] output) {{ output = Dropout<{attribute}>(input) }} """ ) # TODO: Test the negative cases if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/onnxruntime/000077500000000000000000000000001475371071500250145ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/onnxruntime/README.md000066400000000000000000000001401475371071500262660ustar00rootroot00000000000000This folder (and function_rule based rewrites) are deprecated. The folder will be removed soon. microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/onnxruntime/__init__.py000066400000000000000000000023001475371071500271200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Deprecated. This module is kept for backward compatibility.""" from __future__ import annotations from typing import Any import onnx from onnxscript.rewriter import pattern from onnxscript.rewriter import rewrite as _rewrite from onnxscript.rewriter.ort_fusions import ORT_PATTERN_REWRITE_RULES __all__ = [ "rewrite", "ORT_PATTERN_REWRITE_RULES", "ORT_FUNCTION_REWRITE_RULES", ] ORT_FUNCTION_REWRITE_RULES: list[Any] = [] def rewrite( model_proto: onnx.ModelProto, /, function_rules=None, pattern_rules: list[pattern.RewriteRule] | None = None, ) -> onnx.ModelProto: """Rewrite the model using the given rules. Args: model_proto: The model to rewrite. function_rules: The function rewrite rules to apply. If None, the default rules for onnxruntime are used. pattern_rules: The pattern rewrite rules to apply. If None, the default rules for onnxruntime are used. Returns: The rewritten model. """ pattern_rules = pattern_rules or ORT_PATTERN_REWRITE_RULES return _rewrite(model_proto, pattern_rewrite_rules=pattern_rules) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/onnxruntime/bfloat16_utils/000077500000000000000000000000001475371071500276525ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/onnxruntime/bfloat16_utils/bfloat16_converter.py000066400000000000000000000064351475371071500337410ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import logging from onnxscript import ir logger = logging.getLogger(__name__) def _convert_inputs_from_bfloat16_to_float16(value: ir.Value) -> None: if value.dtype != ir.DataType.BFLOAT16: return value.dtype = ir.DataType.FLOAT16 _insert_cast_nodes_for_float16_to_bfloat16_to_inputs(value) def _convert_outputs_from_bfloat16_to_float16(value: ir.Value) -> None: if value.dtype != ir.DataType.BFLOAT16: return _insert_cast_nodes_for_bfloat16_to_float16_to_outputs(value) def _insert_cast_nodes_for_float16_to_bfloat16_to_inputs(value: ir.Value) -> None: user_nodes_and_indices = tuple(value.uses()) attr = ir.AttrInt64(name="to", value=ir.DataType.BFLOAT16) cast = ir.Node( domain="", op_type="Cast", inputs=[value], num_outputs=1, attributes=[attr], ) cast.outputs[0].dtype = ir.DataType.BFLOAT16 cast.outputs[0].shape = value.shape for node, index in tuple(value.uses()): if node is cast: continue node.replace_input_with(index, cast.outputs[0]) # NOTE: A safer way to insert the cast node is to prepend it to the first node # of the graph assert user_nodes_and_indices[0][0].graph is not None, "The node should belong to a graph" user_nodes_and_indices[0][0].graph[0].prepend(cast) def _insert_cast_nodes_for_bfloat16_to_float16_to_outputs(value: ir.Value) -> None: node = value.producer() index = value.index() if node is None or index is None: logger.warning("Output value %s has no producer or index", value) return attr = ir.AttrInt64(name="to", value=ir.DataType.FLOAT16) cast = ir.Node( domain="", op_type="Cast", inputs=[node.outputs[index]], num_outputs=1, attributes=[attr], ) cast.outputs[0].dtype = ir.DataType.FLOAT16 cast.outputs[0].shape = node.outputs[index].shape node.append(cast) assert node.graph is not None, "Node graph should not be None" # Update graph/function outputs for idx, graph_or_function_output in enumerate(node.graph.outputs): if graph_or_function_output == node.outputs[index]: node.graph.outputs[idx] = cast.outputs[0] # Swap the output name of the node with the output name of the cast node to # preserve the output name in the graph node.outputs[index].name, cast.outputs[0].name = ( cast.outputs[0].name, node.outputs[index].name, ) def dtype_adapter_for_bfloat16_model(model: ir.Model) -> None: """Adapt the model datatype if it's bfloat16. Because onnxruntime does not support bfloat16 as input/output datatype, we need to convert the bfloat16 datatype to float16. This function will convert the bfloat16 datatype to float16 and insert Cast nodes to convert float16 to bfloat16. Model: inputs(float16) -> Cast(bfloat16) -> nodes(bfloat16) -> Cast(float16) -> outputs(float16) TODO: Delete this function after onnxruntime supports bfloat16. Args: model: The model to adapt. """ for input in model.graph.inputs: _convert_inputs_from_bfloat16_to_float16(input) for output in model.graph.outputs: _convert_outputs_from_bfloat16_to_float16(output) bfloat16_converter_test.py000066400000000000000000000100201475371071500347020ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/onnxruntime/bfloat16_utils# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np import onnx import onnx.checker import onnx.shape_inference import onnxruntime from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter.onnxruntime.bfloat16_utils import bfloat16_converter class Bfloat16ConversionTest(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: self.v0 = ir.Input(name="v0", shape=ir.Shape([2, 3, 4])) self.v0.dtype = ir.DataType.BFLOAT16 self.v1 = ir.Input(name="v1", shape=ir.Shape([2, 3, 4])) self.v1.dtype = ir.DataType.BFLOAT16 self.v2 = ir.Input(name="v2", shape=ir.Shape([2, 3, 4])) self.v2.dtype = ir.DataType.BFLOAT16 self.add_node = ir.Node("", "Add", inputs=(self.v0, self.v1), num_outputs=1) self.add_node.outputs[0].dtype = ir.DataType.BFLOAT16 self.mul_node = ir.Node( "", "Mul", inputs=(self.add_node.outputs[0], self.v2), num_outputs=1 ) self.mul_node.outputs[0].dtype = ir.DataType.BFLOAT16 self.graph = ir.Graph( name="bfloat16_conversion_test", inputs=(self.v0, self.v1, self.v2), outputs=(self.add_node.outputs[0], self.mul_node.outputs[0]), nodes=(self.add_node, self.mul_node), opset_imports={"": 18}, ) self.original_output_names = [output.name for output in self.graph.outputs] self.model = ir.Model( graph=self.graph, ir_version=8, producer_name="bfloat16_conversion_test", ) bfloat16_converter.dtype_adapter_for_bfloat16_model(self.model) def test_input_and_output_are_float16(self): for input in self.model.graph.inputs: self.assertEqual(input.dtype, ir.DataType.FLOAT16) for output in self.model.graph.outputs: self.assertEqual(output.dtype, ir.DataType.FLOAT16) def test_cast_nodes_are_inserted(self): cast_node_count = 0 for node in self.model.graph: if node.op_type == "Cast": cast_node_count += 1 self.assertEqual(cast_node_count, 5) for input in self.model.graph.inputs: for input_user, _ in input.uses(): self.assertEqual(input_user.op_type, "Cast") self.assertEqual(input_user.outputs[0].dtype, ir.DataType.BFLOAT16) for output in self.model.graph.outputs: self.assertEqual(output.producer().op_type, "Cast") self.assertEqual(output.producer().inputs[0].dtype, ir.DataType.BFLOAT16) def test_graph_output_name_is_preserved(self): self.assertEqual( [output.name for output in self.model.graph.outputs], self.original_output_names, ) def test_bfloat16_converted_model_runtime(self): model_proto = ir.serde.serialize_model(self.model) model_proto_filled_shape_type = onnx.shape_inference.infer_shapes( model_proto, check_type=True, strict_mode=True, data_prop=True ) onnx.checker.check_model(model_proto_filled_shape_type, full_check=True) try: ort_session = onnxruntime.InferenceSession( model_proto_filled_shape_type.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"], ) v0 = np.random.randn(2, 3, 4).astype(np.float16) v1 = np.random.randn(2, 3, 4).astype(np.float16) v2 = np.random.randn(2, 3, 4).astype(np.float16) ort_inputs = {"v0": v0, "v1": v1, "v2": v2} ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs) expected_output = (v0 + v1) * v2 np.testing.assert_allclose(ort_outputs[0], expected_output, rtol=1e-2, atol=1e-2) np.testing.assert_allclose(ort_outputs[1], expected_output, rtol=1e-2, atol=1e-2) except Exception as e: self.assertIn( "[ONNXRuntimeError] : 9 : NOT_IMPLEMENTED : Could not find an implementation for Add(14)", str(e), ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/000077500000000000000000000000001475371071500250005ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/__init__.py000066400000000000000000000004351475371071500271130ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Fusion optimizations for ORT backend.""" __all__ = [ "optimize_for_ort", "ORT_PATTERN_REWRITE_RULES", ] from onnxscript.rewriter.ort_fusions._core import ORT_PATTERN_REWRITE_RULES, optimize_for_ort microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/_core.py000066400000000000000000000030101475371071500264330ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import onnxscript.ir as ir from onnxscript.optimizer import optimize, remove_unused_nodes from onnxscript.rewriter import rewrite from onnxscript.rewriter.ort_fusions import ( fused_matmul_rule_sets, # group_normalization_merge_silu, instance_to_group_normalization, softmax, ) from onnxscript.rewriter.ort_fusions.cos_sin_cache import fuse_cos_sin_cache from onnxscript.rewriter.ort_fusions.mha import fuse_mha from onnxscript.rewriter.ort_fusions.rms_normalization import fuse_rms_normalization from onnxscript.rewriter.ort_fusions.rotary_embedding import fuse_rotary_embedding from onnxscript.rewriter.ort_fusions.sdpa import fuse_sdpa from onnxscript.rewriter.ort_fusions.skip_normalization import fuse_normalization ORT_PATTERN_REWRITE_RULES = [ *softmax.rules.rules, *instance_to_group_normalization.rules.rules, # NOTE: group normalization merge silu should be applied after instance to group normalization # *group_normalization_merge_silu.rules.rules, *fused_matmul_rule_sets.fused_matmul_rule_sets(), ] def fuse_xformers(model: ir.Model) -> None: optimize(model) fuse_rms_normalization(model) fuse_normalization(model) fuse_rotary_embedding(model) fuse_cos_sin_cache(model) fuse_sdpa(model) fuse_mha(model) remove_unused_nodes(model) def optimize_for_ort(model: ir.Model) -> None: rewrite(model, ORT_PATTERN_REWRITE_RULES) fuse_xformers(model) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/_smollm_1.py000066400000000000000000000254431475371071500272440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ A one-layer SmolLM model test case, with inputs: input_ids, attention_mask, and position_ids. This is an onnxscript version of the model. """ import numpy from onnx.helper import make_tensor import onnxscript.ir as ir from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset18 from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64 def make_model( input_layernorm_weight_0, post_attention_layernorm_weight0, norm_weight, head_weight, self_attn_q_proj_weight0, self_attn_k_proj_weight0, self_attn_v_proj_weight0, self_attn_o_proj_weight0, mlp_gate_proj_weight0, mlp_up_proj_weight0, mlp_down_proj_weight0, ): @script() def main_graph( input0: INT64[1, 10], input1: FLOAT[1, 10], input2: INT64[1, 10] ) -> (FLOAT[1, 10, 49152], FLOAT[1, 32, 10, 64], FLOAT[1, 32, 10, 64]): model_layers_0_input_layernorm_weight = opset18.Constant( value=input_layernorm_weight_0 ) model_layers_0_post_attention_layernorm_weight = opset18.Constant( value=post_attention_layernorm_weight0 ) model_norm_weight = opset18.Constant(value=norm_weight) lm_head_weight = opset18.Constant(value=head_weight) model_layers_0_self_attn_q_proj_weight = opset18.Constant( value=self_attn_q_proj_weight0 ) model_layers_0_self_attn_k_proj_weight = opset18.Constant( value=self_attn_k_proj_weight0 ) model_layers_0_self_attn_v_proj_weight = opset18.Constant( value=self_attn_v_proj_weight0 ) model_layers_0_self_attn_o_proj_weight = opset18.Constant( value=self_attn_o_proj_weight0 ) model_layers_0_mlp_gate_proj_weight = opset18.Constant(value=mlp_gate_proj_weight0) model_layers_0_mlp_up_proj_weight = opset18.Constant(value=mlp_up_proj_weight0) model_layers_0_mlp_down_proj_weight = opset18.Constant(value=mlp_down_proj_weight0) embedding = opset18.Gather(lm_head_weight, input0, axis=0) minus_inf_10x10 = opset18.ConstantOfShape([10, 10], [-3.4028234663852886e38]) mask_10x10 = opset18.Trilu(minus_inf_10x10, 1) slice_5 = opset18.Reshape(mask_10x10, [1, 1, 10, 10]) unsqueeze_2 = opset18.Unsqueeze(input1, 1) unsqueeze_3 = opset18.Unsqueeze(unsqueeze_2, 2) add = slice_5 + unsqueeze_3 eq = add == 0.0 slice_10 = slice_5 masked_fill = opset18.Where(eq, -3.4028235e38, slice_10) val_179 = opset18.Transpose(masked_fill, perm=[2, 1, 0, 3]) slice_scatter = opset18.Transpose(val_179, perm=[2, 1, 0, 3]) val_191 = opset18.Transpose(slice_scatter, perm=[1, 0, 2, 3]) slice_scatter_1 = opset18.Transpose(val_191, perm=[1, 0, 2, 3]) unsqueeze_6 = opset18.Unsqueeze(input2, 1) to_copy_1 = opset18.Cast(unsqueeze_6, to=1) view_1 = opset18.Constant( value=make_tensor( "value", 1, dims=[1, 32, 1], vals=[ 1.0, 0.7498942017555237, 0.5623413324356079, 0.4216965138912201, 0.3162277638912201, 0.23713736236095428, 0.17782793939113617, 0.1333521455526352, 0.10000000149011612, 0.07498941570520401, 0.05623412877321243, 0.04216964915394783, 0.03162277862429619, 0.0237137358635664, 0.017782794311642647, 0.01333521492779255, 0.009999999776482582, 0.007498942315578461, 0.005623413249850273, 0.0042169648222625256, 0.003162277862429619, 0.0023713738191872835, 0.0017782794311642647, 0.0013335214462131262, 0.0010000000474974513, 0.0007498941849917173, 0.000562341301701963, 0.00042169648804701865, 0.0003162277862429619, 0.0002371373848291114, 0.00017782794020604342, 0.0001333521504420787, ], ) ) view_2 = opset18.Reshape(to_copy_1, [1, 1, 10], allowzero=0) bmm = view_1 @ view_2 view_3 = opset18.Reshape(bmm, [1, 32, 10], allowzero=0) transpose = opset18.Transpose(view_3, perm=[0, 2, 1]) cat = opset18.Concat(transpose, transpose, axis=-1) cos = opset18.Cos(cat) sin = opset18.Sin(cat) pow_1 = embedding**2.0 mean = opset18.ReduceMean(pow_1, [-1], keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) add_1 = mean + 1e-05 val_244 = opset18.Sqrt(add_1) rsqrt = opset18.Reciprocal(val_244) mul_3 = embedding * rsqrt mul_4 = model_layers_0_input_layernorm_weight * mul_3 t = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_q_proj_weight, perm=[1, 0]) view_5 = mul_4 @ t t_1 = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_k_proj_weight, perm=[1, 0]) view_7 = mul_4 @ t_1 t_2 = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_v_proj_weight, perm=[1, 0]) view_9 = mul_4 @ t_2 view_10 = opset18.Reshape(view_5, [1, 10, 32, 64], allowzero=0) transpose_1 = opset18.Transpose(view_10, perm=[0, 2, 1, 3]) view_11 = opset18.Reshape(view_7, [1, 10, 32, 64], allowzero=0) transpose_2 = opset18.Transpose(view_11, perm=[0, 2, 1, 3]) view_12 = opset18.Reshape(view_9, [1, 10, 32, 64], allowzero=0) transpose_3 = opset18.Transpose(view_12, perm=[0, 2, 1, 3]) unsqueeze_7 = opset18.Unsqueeze(cos, 1) unsqueeze_8 = opset18.Unsqueeze(sin, 1) mul_5 = transpose_1 * unsqueeze_7 val_267 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_19 = opset18.Slice(transpose_1, [0], [32], [3], val_267) val_277 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_20 = opset18.Slice(transpose_1, [32], [9223372036854775807], [3], val_277) neg = opset18.Neg(slice_20) cat_1 = opset18.Concat(neg, slice_19, axis=-1) mul_6 = cat_1 * unsqueeze_8 add_2 = mul_5 + mul_6 mul_7 = transpose_2 * unsqueeze_7 val_287 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_21 = opset18.Slice(transpose_2, [0], [32], [3], val_287) val_297 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_22 = opset18.Slice(transpose_2, [32], [9223372036854775807], [3], val_297) neg_1 = opset18.Neg(slice_22) cat_2 = opset18.Concat(neg_1, slice_21, axis=-1) mul_8 = cat_2 * unsqueeze_8 add_3 = mul_7 + mul_8 val_346 = opset18.Reshape(add_3, [-1, 10, 64], allowzero=0) val_347 = opset18.Transpose(val_346, perm=[0, 2, 1]) val_349 = opset18.Reshape(val_347, [1, 32, 64, 10], allowzero=0) val_351 = add_2 * [0.35355338] val_353 = val_349 * [0.35355338] val_354 = val_351 @ val_353 val_355 = val_354 + slice_scatter_1 val_356 = opset18.Softmax(val_355, axis=-1) getitem = val_356 @ transpose_3 transpose_4 = opset18.Transpose(getitem, perm=[0, 2, 1, 3]) view_13 = opset18.Reshape(transpose_4, [1, 10, -1], allowzero=0) t_3 = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_o_proj_weight, perm=[1, 0]) view_15 = view_13 @ t_3 add_4 = embedding + view_15 pow_2 = add_4**2.0 mean_1 = opset18.ReduceMean(pow_2, [-1], keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) add_5 = mean_1 + 1e-05 val_379 = opset18.Sqrt(add_5) rsqrt_1 = opset18.Reciprocal(val_379) mul_9 = add_4 * rsqrt_1 mul_10 = model_layers_0_post_attention_layernorm_weight * mul_9 t_4 = opset18.Transpose(model_layers_0_mlp_gate_proj_weight, perm=[1, 0]) view_17 = mul_10 @ t_4 val_383 = opset18.Sigmoid(view_17) silu = view_17 * val_383 t_5 = opset18.Transpose(model_layers_0_mlp_up_proj_weight, perm=[1, 0]) view_19 = mul_10 @ t_5 mul_11 = silu * view_19 t_6 = opset18.Transpose(model_layers_0_mlp_down_proj_weight, perm=[1, 0]) view_21 = mul_11 @ t_6 add_6 = add_4 + view_21 pow_3 = add_6**2.0 mean_2 = opset18.ReduceMean(pow_3, [-1], keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) add_7 = mean_2 + 1e-05 val_391 = opset18.Sqrt(add_7) rsqrt_2 = opset18.Reciprocal(val_391) mul_12 = add_6 * rsqrt_2 mul_13 = model_norm_weight * mul_12 t_7 = opset18.Transpose(lm_head_weight, perm=[1, 0]) view_23 = mul_13 @ t_7 to_copy_12 = opset18.Identity(view_23) return to_copy_12, add_3, transpose_3 model = main_graph.to_model_proto() return model def make_model_with_random_weights(): input_layernorm_weight_0 = numpy.random.rand(2048).astype(numpy.float32) post_attention_layernorm_weight0 = numpy.random.rand(2048).astype(numpy.float32) norm_weight = numpy.random.rand(2048).astype(numpy.float32) head_weight = numpy.random.rand(49152, 2048).astype(numpy.float32) self_attn_q_proj_weight0 = numpy.random.rand(2048, 2048).astype(numpy.float32) self_attn_k_proj_weight0 = numpy.random.rand(2048, 2048).astype(numpy.float32) self_attn_v_proj_weight0 = numpy.random.rand(2048, 2048).astype(numpy.float32) self_attn_o_proj_weight0 = numpy.random.rand(2048, 2048).astype(numpy.float32) mlp_gate_proj_weight0 = numpy.random.rand(8192, 2048).astype(numpy.float32) mlp_up_proj_weight0 = numpy.random.rand(8192, 2048).astype(numpy.float32) mlp_down_proj_weight0 = numpy.random.rand(2048, 8192).astype(numpy.float32) model = make_model( input_layernorm_weight_0, post_attention_layernorm_weight0, norm_weight, head_weight, self_attn_q_proj_weight0, self_attn_k_proj_weight0, self_attn_v_proj_weight0, self_attn_o_proj_weight0, mlp_gate_proj_weight0, mlp_up_proj_weight0, mlp_down_proj_weight0, ) return model class TestData: def get_onnx_model(self): if not hasattr(self, "_onnx_model"): model_proto = make_model_with_random_weights() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) self._onnx_model = model return self._onnx_model def get_ort_inputs(self): if not hasattr(self, "_ort_inputs"): inputs = { "input0": numpy.random.randint(0, 49152, (1, 10)).astype(numpy.int64), "input1": numpy.ones((1, 10), dtype=numpy.float32), "input2": numpy.arange(10, dtype=numpy.int64).reshape(1, 10), } self._ort_inputs = inputs return self._ort_inputs microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/_smollm_2.py000066400000000000000000000552411475371071500272440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ A one-layer SmolLM model test case, with inputs: input_ids, position_ids, and pask key/values. This is an onnxscript version of the model. """ import numpy import onnxscript.ir as ir from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset18 from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64 def make_model( model_layers_0_input_layernorm_weight, model_layers_0_post_attention_layernorm_weight, model_norm_weight, lm_head_weight, model_layers_0_self_attn_q_proj_weight, model_layers_0_self_attn_k_proj_weight, model_layers_0_self_attn_v_proj_weight, model_layers_0_self_attn_o_proj_weight, model_layers_0_mlp_gate_proj_weight, model_layers_0_mlp_up_proj_weight, model_layers_0_mlp_down_proj_weight, model_rotary_emb_inv_freq, ): @script() def main_graph( input_ids: INT64[1, 30], position_ids: INT64[1, 30], past_key_values_0_0: FLOAT[1, 32, 16, 64], past_key_values_0_1: FLOAT[1, 32, 16, 64], ) -> (FLOAT[1, 30, 49152], FLOAT[1, 32, 46, 64], FLOAT[1, 32, 46, 64]): embedding = opset18.Gather(lm_head_weight, input_ids, axis=0) val_2 = opset18.CastLike(1.0, 46) arange = opset18.Range(16, 46, val_2) val_5 = opset18.Cast(-3.4028235e38, to=1) val_7 = opset18.Cast([30, 47], to=7) full = opset18.Expand(val_5, val_7) diagonal__1 = opset18.Constant(value_int=1) triu = opset18.Trilu(full, diagonal__1, upper=1) val_10 = opset18.CastLike(0.0, 47) val_11 = opset18.CastLike(1.0, 47) arange_1 = opset18.Range(val_10, 47, val_11) val_13 = opset18.Cast([-1, 1], to=7) view = opset18.Reshape(arange, val_13, allowzero=0) gt = arange_1 > view convert_element_type_default = opset18.Cast(gt, to=1) mul = triu * convert_element_type_default dim__2 = opset18.Constant(value_int=0) dim_0__2 = opset18.Cast(dim__2, to=7) unsqueeze = opset18.Unsqueeze(model_rotary_emb_inv_freq, dim_0__2) val_15 = opset18.Cast(0, to=7) val_16 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_17 = opset18.Reshape(val_15, val_16, allowzero=0) val_19 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_20 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_21 = opset18.Reshape(val_19, val_20, allowzero=0) val_23 = opset18.Cast(1, to=7) val_24 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_25 = opset18.Reshape(val_23, val_24, allowzero=0) val_26 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_1 = opset18.Slice(unsqueeze, val_17, val_21, val_25, val_26) dim__3 = opset18.Constant(value_int=2) dim_0__3 = opset18.Cast(dim__3, to=7) unsqueeze_1 = opset18.Unsqueeze(slice_1, dim_0__3) _to_copy = opset18.Cast(unsqueeze_1, to=1) size_0__4 = opset18.Cast([1, -1, 1], to=7) size_1__4 = opset18.Abs(size_0__4) expand = opset18.Expand(_to_copy, size_1__4) val_28 = opset18.Cast(0, to=7) val_29 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_30 = opset18.Reshape(val_28, val_29, allowzero=0) val_31 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_32 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_33 = opset18.Reshape(val_31, val_32, allowzero=0) val_34 = opset18.Cast(0, to=7) val_35 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_36 = opset18.Reshape(val_34, val_35, allowzero=0) val_37 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_2 = opset18.Slice(position_ids, val_30, val_33, val_36, val_37) dim__5 = opset18.Constant(value_int=1) dim_0__5 = opset18.Cast(dim__5, to=7) unsqueeze_2 = opset18.Unsqueeze(slice_2, dim_0__5) val_38 = opset18.Cast(0, to=7) val_39 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_40 = opset18.Reshape(val_38, val_39, allowzero=0) val_41 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_42 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_43 = opset18.Reshape(val_41, val_42, allowzero=0) val_45 = opset18.Cast(2, to=7) val_46 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_47 = opset18.Reshape(val_45, val_46, allowzero=0) val_48 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_3 = opset18.Slice(unsqueeze_2, val_40, val_43, val_47, val_48) _to_copy_1 = opset18.Cast(slice_3, to=1) _to_copy_2 = opset18.Cast(expand, to=1) _to_copy_3 = opset18.Cast(_to_copy_1, to=1) size_0__6 = opset18.Cast([1, 32, 1], to=7) size_1__6 = opset18.Abs(size_0__6) expand_1 = opset18.Expand(_to_copy_2, size_1__6) val_50 = opset18.Cast([1, 32, 1], to=7) view_1 = opset18.Reshape(expand_1, val_50, allowzero=0) size_0__7 = opset18.Cast([1, 1, 30], to=7) size_1__7 = opset18.Abs(size_0__7) expand_2 = opset18.Expand(_to_copy_3, size_1__7) val_52 = opset18.Cast([1, 1, 30], to=7) view_2 = opset18.Reshape(expand_2, val_52, allowzero=0) bmm = view_1 @ view_2 val_54 = opset18.Cast([1, 32, 30], to=7) view_3 = opset18.Reshape(bmm, val_54, allowzero=0) transpose = opset18.Transpose(view_3, perm=[0, 2, 1]) cat = opset18.Concat(transpose, transpose, axis=-1) cos = opset18.Cos(cat) sin = opset18.Sin(cat) mul_1 = cos * 1.0 mul_2 = sin * 1.0 _to_copy_4 = opset18.Cast(mul_1, to=1) _to_copy_5 = opset18.Cast(mul_2, to=1) _to_copy_6 = opset18.Cast(embedding, to=1) scalar_tensor_default = opset18.Cast(2, to=1) pow_1 = _to_copy_6**scalar_tensor_default val_55 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_57 = opset18.Reshape([-1], val_55, allowzero=0) mean = opset18.ReduceMean(pow_1, val_57, keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) add = mean + 1e-05 val_59 = opset18.Sqrt(add) rsqrt = opset18.Reciprocal(val_59) mul_3 = _to_copy_6 * rsqrt _to_copy_7 = opset18.Cast(mul_3, to=1) mul_4 = model_layers_0_input_layernorm_weight * _to_copy_7 t = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_q_proj_weight, perm=[1, 0]) val_61 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_4 = opset18.Reshape(mul_4, val_61, allowzero=0) mm = view_4 @ t val_63 = opset18.Cast([1, 30, 2048], to=7) view_5 = opset18.Reshape(mm, val_63, allowzero=0) t_1 = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_k_proj_weight, perm=[1, 0]) val_64 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_6 = opset18.Reshape(mul_4, val_64, allowzero=0) mm_1 = view_6 @ t_1 val_65 = opset18.Cast([1, 30, 2048], to=7) view_7 = opset18.Reshape(mm_1, val_65, allowzero=0) t_2 = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_v_proj_weight, perm=[1, 0]) val_66 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_8 = opset18.Reshape(mul_4, val_66, allowzero=0) mm_2 = view_8 @ t_2 val_67 = opset18.Cast([1, 30, 2048], to=7) view_9 = opset18.Reshape(mm_2, val_67, allowzero=0) val_69 = opset18.Cast([1, 30, 32, 64], to=7) view_10 = opset18.Reshape(view_5, val_69, allowzero=0) transpose_1 = opset18.Transpose(view_10, perm=[0, 2, 1, 3]) val_70 = opset18.Cast([1, 30, 32, 64], to=7) view_11 = opset18.Reshape(view_7, val_70, allowzero=0) transpose_2 = opset18.Transpose(view_11, perm=[0, 2, 1, 3]) val_71 = opset18.Cast([1, 30, 32, 64], to=7) view_12 = opset18.Reshape(view_9, val_71, allowzero=0) transpose_3 = opset18.Transpose(view_12, perm=[0, 2, 1, 3]) dim__8 = opset18.Constant(value_int=1) dim_0__8 = opset18.Cast(dim__8, to=7) unsqueeze_3 = opset18.Unsqueeze(_to_copy_4, dim_0__8) dim__9 = opset18.Constant(value_int=1) dim_0__9 = opset18.Cast(dim__9, to=7) unsqueeze_4 = opset18.Unsqueeze(_to_copy_5, dim_0__9) mul_5 = transpose_1 * unsqueeze_3 val_72 = opset18.Cast(0, to=7) val_73 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_74 = opset18.Reshape(val_72, val_73, allowzero=0) val_76 = opset18.Cast(32, to=7) val_77 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_78 = opset18.Reshape(val_76, val_77, allowzero=0) val_80 = opset18.Cast(3, to=7) val_81 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_82 = opset18.Reshape(val_80, val_81, allowzero=0) val_83 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_4 = opset18.Slice(transpose_1, val_74, val_78, val_82, val_83) val_84 = opset18.Cast(32, to=7) val_85 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_86 = opset18.Reshape(val_84, val_85, allowzero=0) val_87 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_88 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_89 = opset18.Reshape(val_87, val_88, allowzero=0) val_90 = opset18.Cast(3, to=7) val_91 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_92 = opset18.Reshape(val_90, val_91, allowzero=0) val_93 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_5 = opset18.Slice(transpose_1, val_86, val_89, val_92, val_93) neg = opset18.Neg(slice_5) cat_1 = opset18.Concat(neg, slice_4, axis=-1) mul_6 = cat_1 * unsqueeze_4 add_1 = mul_5 + mul_6 mul_7 = transpose_2 * unsqueeze_3 val_94 = opset18.Cast(0, to=7) val_95 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_96 = opset18.Reshape(val_94, val_95, allowzero=0) val_97 = opset18.Cast(32, to=7) val_98 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_99 = opset18.Reshape(val_97, val_98, allowzero=0) val_100 = opset18.Cast(3, to=7) val_101 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_102 = opset18.Reshape(val_100, val_101, allowzero=0) val_103 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_6 = opset18.Slice(transpose_2, val_96, val_99, val_102, val_103) val_104 = opset18.Cast(32, to=7) val_105 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_106 = opset18.Reshape(val_104, val_105, allowzero=0) val_107 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_108 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_109 = opset18.Reshape(val_107, val_108, allowzero=0) val_110 = opset18.Cast(3, to=7) val_111 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_112 = opset18.Reshape(val_110, val_111, allowzero=0) val_113 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_7 = opset18.Slice(transpose_2, val_106, val_109, val_112, val_113) neg_1 = opset18.Neg(slice_7) cat_2 = opset18.Concat(neg_1, slice_6, axis=-1) mul_8 = cat_2 * unsqueeze_4 add_2 = mul_7 + mul_8 cat_3 = opset18.Concat(past_key_values_0_0, add_2, axis=-2) cat_4 = opset18.Concat(past_key_values_0_1, transpose_3, axis=-2) dim__10 = opset18.Constant(value_int=0) dim_0__10 = opset18.Cast(dim__10, to=7) unsqueeze_5 = opset18.Unsqueeze(mul, dim_0__10) dim__11 = opset18.Constant(value_int=1) dim_0__11 = opset18.Cast(dim__11, to=7) unsqueeze_6 = opset18.Unsqueeze(unsqueeze_5, dim_0__11) val_114 = opset18.Cast(0, to=7) val_115 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_116 = opset18.Reshape(val_114, val_115, allowzero=0) val_117 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_118 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_119 = opset18.Reshape(val_117, val_118, allowzero=0) val_120 = opset18.Cast(2, to=7) val_121 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_122 = opset18.Reshape(val_120, val_121, allowzero=0) val_123 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_8 = opset18.Slice(unsqueeze_6, val_116, val_119, val_122, val_123) val_124 = opset18.Cast(0, to=7) val_125 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_126 = opset18.Reshape(val_124, val_125, allowzero=0) val_127 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_128 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_129 = opset18.Reshape(val_127, val_128, allowzero=0) val_130 = opset18.Cast(3, to=7) val_131 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_132 = opset18.Reshape(val_130, val_131, allowzero=0) val_133 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_9 = opset18.Slice(slice_8, val_126, val_129, val_132, val_133) size_0__12 = opset18.Cast([1, 1, -1, -1], to=7) size_1__12 = opset18.Abs(size_0__12) expand_3 = opset18.Expand(slice_9, size_1__12) val_135 = opset18.Cast(0, to=7) val_136 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_137 = opset18.Reshape(val_135, val_136, allowzero=0) val_138 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_139 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_140 = opset18.Reshape(val_138, val_139, allowzero=0) val_141 = opset18.Cast(0, to=7) val_142 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_143 = opset18.Reshape(val_141, val_142, allowzero=0) val_144 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_10 = opset18.Slice(expand_3, val_137, val_140, val_143, val_144) val_145 = opset18.Cast(0, to=7) val_146 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_147 = opset18.Reshape(val_145, val_146, allowzero=0) val_148 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_149 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_150 = opset18.Reshape(val_148, val_149, allowzero=0) val_151 = opset18.Cast(1, to=7) val_152 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_153 = opset18.Reshape(val_151, val_152, allowzero=0) val_154 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_11 = opset18.Slice(slice_10, val_147, val_150, val_153, val_154) val_155 = opset18.Cast(0, to=7) val_156 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_157 = opset18.Reshape(val_155, val_156, allowzero=0) val_158 = opset18.Cast(9223372036854775807, to=7) val_159 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_160 = opset18.Reshape(val_158, val_159, allowzero=0) val_161 = opset18.Cast(2, to=7) val_162 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_163 = opset18.Reshape(val_161, val_162, allowzero=0) val_164 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_12 = opset18.Slice(slice_11, val_157, val_160, val_163, val_164) val_165 = opset18.Cast(0, to=7) val_166 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_167 = opset18.Reshape(val_165, val_166, allowzero=0) val_168 = opset18.Cast(46, to=7) val_169 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_170 = opset18.Reshape(val_168, val_169, allowzero=0) val_171 = opset18.Cast(3, to=7) val_172 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_173 = opset18.Reshape(val_171, val_172, allowzero=0) val_174 = opset18.Constant(value_ints=[1]) slice_13 = opset18.Slice(slice_12, val_167, val_170, val_173, val_174) val_175 = opset18.Shape(add_1, start=0) val_176 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_177 = opset18.Gather(val_175, val_176, axis=0) val_178 = opset18.CastLike(val_177, add_1) val_179 = opset18.Constant(value_float=1.0) val_180 = opset18.CastLike(val_179, add_1) val_181 = opset18.Sqrt(val_178) val_182 = val_180 / val_181 val_183 = opset18.CastLike(val_182, add_1) val_184 = opset18.Shape(cat_3, start=0) val_185 = opset18.Constant(value_ints=[9223372036854775807]) val_186 = opset18.Slice(val_184, [-1], val_185) val_188 = opset18.Slice(val_184, [-2], [-1]) val_189 = opset18.Constant(value_ints=[-9223372036854775808]) val_190 = opset18.Slice(val_184, val_189, [-2]) val_191 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_192 = opset18.Concat(val_191, val_188, val_186, axis=0) val_193 = opset18.Reshape(cat_3, val_192, allowzero=0) val_194 = opset18.Transpose(val_193, perm=[0, 2, 1]) val_195 = opset18.Concat(val_190, val_186, val_188, axis=0) val_196 = opset18.Reshape(val_194, val_195, allowzero=0) val_197 = opset18.Sqrt(val_183) val_198 = add_1 * val_197 val_199 = opset18.Sqrt(val_183) val_200 = val_196 * val_199 val_201 = val_198 @ val_200 val_202 = val_201 + slice_13 val_203 = opset18.Softmax(val_202, axis=-1) val_204, _unused = opset18.Dropout(val_203, 0.0) getitem = val_204 @ cat_4 val_206 = opset18.Shape(add_1, start=0) val_209 = opset18.Slice(val_206, [0], [1]) val_211 = opset18.Slice(val_206, [1], [2]) val_212 = opset18.Slice(val_206, [-2], [-1]) val_213 = opset18.Cast(val_211, to=1) val_215 = val_213 / 32.0 val_216 = opset18.Ceil(val_215) val_217 = val_216 * 32.0 val_218 = opset18.Cast(val_217, to=7) val_219 = opset18.Concat(val_209, val_212, val_218, axis=0) _scaled_dot_product_flash_attention_for_cpu__1 = opset18.Expand(0.0, val_219) transpose_4 = opset18.Transpose(getitem, perm=[0, 2, 1, 3]) val_221 = opset18.Cast([1, 30, -1], to=7) view_13 = opset18.Reshape(transpose_4, val_221, allowzero=0) t_3 = opset18.Transpose(model_layers_0_self_attn_o_proj_weight, perm=[1, 0]) val_222 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_14 = opset18.Reshape(view_13, val_222, allowzero=0) mm_3 = view_14 @ t_3 val_223 = opset18.Cast([1, 30, 2048], to=7) view_15 = opset18.Reshape(mm_3, val_223, allowzero=0) add_3 = embedding + view_15 _to_copy_8 = opset18.Cast(add_3, to=1) scalar_tensor_default_1 = opset18.Cast(2, to=1) pow_2 = _to_copy_8**scalar_tensor_default_1 val_224 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_225 = opset18.Reshape([-1], val_224, allowzero=0) mean_1 = opset18.ReduceMean(pow_2, val_225, keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) add_4 = mean_1 + 1e-05 val_226 = opset18.Sqrt(add_4) rsqrt_1 = opset18.Reciprocal(val_226) mul_9 = _to_copy_8 * rsqrt_1 _to_copy_9 = opset18.Cast(mul_9, to=1) mul_10 = model_layers_0_post_attention_layernorm_weight * _to_copy_9 t_4 = opset18.Transpose(model_layers_0_mlp_gate_proj_weight, perm=[1, 0]) val_227 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_16 = opset18.Reshape(mul_10, val_227, allowzero=0) mm_4 = view_16 @ t_4 val_229 = opset18.Cast([1, 30, 8192], to=7) view_17 = opset18.Reshape(mm_4, val_229, allowzero=0) val_230 = opset18.Sigmoid(view_17) silu = view_17 * val_230 t_5 = opset18.Transpose(model_layers_0_mlp_up_proj_weight, perm=[1, 0]) val_231 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_18 = opset18.Reshape(mul_10, val_231, allowzero=0) mm_5 = view_18 @ t_5 val_232 = opset18.Cast([1, 30, 8192], to=7) view_19 = opset18.Reshape(mm_5, val_232, allowzero=0) mul_11 = silu * view_19 t_6 = opset18.Transpose(model_layers_0_mlp_down_proj_weight, perm=[1, 0]) val_234 = opset18.Cast([30, 8192], to=7) view_20 = opset18.Reshape(mul_11, val_234, allowzero=0) mm_6 = view_20 @ t_6 val_235 = opset18.Cast([1, 30, 2048], to=7) view_21 = opset18.Reshape(mm_6, val_235, allowzero=0) add_5 = add_3 + view_21 _to_copy_10 = opset18.Cast(add_5, to=1) scalar_tensor_default_2 = opset18.Cast(2, to=1) pow_3 = _to_copy_10**scalar_tensor_default_2 val_236 = opset18.Constant(value_ints=[-1]) val_237 = opset18.Reshape([-1], val_236, allowzero=0) mean_2 = opset18.ReduceMean(pow_3, val_237, keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) add_6 = mean_2 + 1e-05 val_238 = opset18.Sqrt(add_6) rsqrt_2 = opset18.Reciprocal(val_238) mul_12 = _to_copy_10 * rsqrt_2 _to_copy_11 = opset18.Cast(mul_12, to=1) mul_13 = model_norm_weight * _to_copy_11 t_7 = opset18.Transpose(lm_head_weight, perm=[1, 0]) val_239 = opset18.Cast([30, 2048], to=7) view_22 = opset18.Reshape(mul_13, val_239, allowzero=0) mm_7 = view_22 @ t_7 val_241 = opset18.Cast([1, 30, 49152], to=7) view_23 = opset18.Reshape(mm_7, val_241, allowzero=0) _to_copy_12 = opset18.Cast(view_23, to=1) return _to_copy_12, cat_3, cat_4 model = main_graph.to_model_proto() return model def make_model_with_random_weights(): model_layers_0_input_layernorm_weight = numpy.random.rand(2048).astype(numpy.float32) model_layers_0_post_attention_layernorm_weight = numpy.random.rand(2048).astype( numpy.float32 ) model_norm_weight = numpy.random.rand(2048).astype(numpy.float32) lm_head_weight = numpy.random.rand(49152, 2048).astype(numpy.float32) model_layers_0_self_attn_q_proj_weight = numpy.random.rand(2048, 2048).astype( numpy.float32 ) model_layers_0_self_attn_k_proj_weight = numpy.random.rand(2048, 2048).astype( numpy.float32 ) model_layers_0_self_attn_v_proj_weight = numpy.random.rand(2048, 2048).astype( numpy.float32 ) model_layers_0_self_attn_o_proj_weight = numpy.random.rand(2048, 2048).astype( numpy.float32 ) model_layers_0_mlp_gate_proj_weight = numpy.random.rand(8192, 2048).astype(numpy.float32) model_layers_0_mlp_up_proj_weight = numpy.random.rand(8192, 2048).astype(numpy.float32) model_layers_0_mlp_down_proj_weight = numpy.random.rand(2048, 8192).astype(numpy.float32) model_rotary_emb_inv_freq = numpy.random.rand(32).astype(numpy.float32) model = make_model( model_layers_0_input_layernorm_weight, model_layers_0_post_attention_layernorm_weight, model_norm_weight, lm_head_weight, model_layers_0_self_attn_q_proj_weight, model_layers_0_self_attn_k_proj_weight, model_layers_0_self_attn_v_proj_weight, model_layers_0_self_attn_o_proj_weight, model_layers_0_mlp_gate_proj_weight, model_layers_0_mlp_up_proj_weight, model_layers_0_mlp_down_proj_weight, model_rotary_emb_inv_freq, ) return model class TestData: def get_onnx_model(self): if not hasattr(self, "_onnx_model"): model_proto = make_model_with_random_weights() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) self._onnx_model = model return self._onnx_model def get_ort_inputs(self): if not hasattr(self, "_ort_inputs"): inputs = { "input_ids": numpy.random.randint(0, 49152, (1, 30)).astype(numpy.int64), "position_ids": numpy.ones((1, 30), dtype=numpy.int64), "past_key_values_0_0": numpy.random.rand(1, 32, 16, 64).astype(numpy.float32), "past_key_values_0_1": numpy.random.rand(1, 32, 16, 64).astype(numpy.float32), } self._ort_inputs = inputs return self._ort_inputs microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/_test_models.py000066400000000000000000000077331475371071500300450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import os import tempfile import numpy as np import onnxruntime import torch import transformers from transformers import LlamaConfig import onnxscript.ir as ir import onnxscript.ir._io as io import onnxscript.optimizer # Create a LlamaConfig object with the desired parameters _config = LlamaConfig( _name_or_path="HuggingFaceTB/SmolLM-1.7B", architectures=["LlamaForCausalLM"], attention_bias=False, attention_dropout=0.0, bos_token_id=0, eos_token_id=0, hidden_act="silu", hidden_size=2048, initializer_range=0.02, intermediate_size=8192, max_position_embeddings=2048, model_type="llama", num_attention_heads=32, num_hidden_layers=1, num_key_value_heads=32, pretraining_tp=1, rms_norm_eps=1e-05, rope_scaling=None, rope_theta=10000.0, tie_word_embeddings=True, torch_dtype="float32", transformers_version="4.37.2", use_cache=True, vocab_size=49152, ) # Dimensions for inputs: _batch_size = 1 _seq_len = 10 _hidden_size = _config.hidden_size _num_attention_heads = _config.num_attention_heads dim = _hidden_size // _num_attention_heads _vocab_size = _config.vocab_size class _SmollmTestData: def __init__(self): pass def get_torch_model(self): if not hasattr(self, "_torch_model"): model = transformers.LlamaForCausalLM(_config) model.eval() self._torch_model = model return self._torch_model def get_onnx_model(self) -> ir.Model: model = self.get_torch_model() inputs = self.get_inputs() input_names = ["input" + str(i) for i in range(len(inputs)) if inputs[i] is not None] exported = torch.onnx.export( model, inputs, input_names=input_names, dynamo=True, fallback=True ) # ORT Transformer optimizations are applied after basic optimization. exported_model = exported.model # type: ignore[union-attr] onnxscript.optimizer.optimize(exported_model) return exported_model def get_inputs(self): if not hasattr(self, "_inputs"): input_ids = torch.randint(0, _vocab_size, (_batch_size, _seq_len)).to(torch.int64) attention_mask = torch.ones(input_ids.shape) position_ids = torch.arange(0, input_ids.size(-1)).unsqueeze(0) self._inputs = (input_ids, attention_mask, position_ids) return self._inputs def get_torch_outputs(self): output = self.get_torch_model()(*self.get_inputs()) logits = output.logits past_key_value = output.past_key_values[0] key = past_key_value[0] value = past_key_value[1] return (logits.detach().numpy(), key.detach().numpy(), value.detach().numpy()) def get_ort_inputs(self): inputs = self.get_inputs() return { f"input{i}": input.numpy() for i, input in enumerate(inputs) if input is not None } def _ort_check(model_name: str, model, inputs, expected_outputs, rtol=1e-2, atol=1e-2): providers = ["CPUExecutionProvider"] with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: model_path = os.path.join(temp_dir, f"{model_name}.onnx") io.save(model, model_path) # Run model session = onnxruntime.InferenceSession(model_path, providers=providers) ort_outputs = session.run(None, inputs) for i, (baseline_output, optimized_output) in enumerate( zip(expected_outputs, ort_outputs) ): try: np.testing.assert_equal(baseline_output.shape, optimized_output.shape) np.testing.assert_allclose( baseline_output, optimized_output, rtol=rtol, atol=atol ) except AssertionError as e: print( f"Failed for model {model_name} and output {i} with rtol={rtol} and atol={atol}\n{e}" ) raise microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/_test_utils.py000066400000000000000000000025011475371071500277060ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import os import tempfile import numpy as np import onnx import onnxruntime import onnxscript.ir as ir import onnxscript.ir._io as io def _save(model, modelpath): if isinstance(model, onnx.ModelProto): onnx.save(model, modelpath) else: assert isinstance(model, ir.Model) io.save(model, modelpath) def ort_run(model_name: str, model, inputs): providers = ["CPUExecutionProvider"] with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: model_path = os.path.join(temp_dir, f"{model_name}.onnx") _save(model, model_path) # Run model session = onnxruntime.InferenceSession(model_path, providers=providers) ort_outputs = session.run(None, inputs) return ort_outputs def assert_allclose(outputs, expected_outputs, rtol=1e-2, atol=1e-2): for i, (baseline_output, optimized_output) in enumerate(zip(expected_outputs, outputs)): try: np.testing.assert_equal(baseline_output.shape, optimized_output.shape) np.testing.assert_allclose(baseline_output, optimized_output, rtol=rtol, atol=atol) except AssertionError as e: print(f"Failed for output {i} with rtol={rtol} and atol={atol}\n{e}") raise microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/cos_sin_cache.py000066400000000000000000000142351475371071500301370ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import numpy as np import onnxscript.ir as ir from onnxscript.optimizer import remove_unused_nodes from onnxscript.rewriter import _ir_utils, pattern # Rewrite the computation of cos/sin cache into the form expected by ORT's custom ops. # We match against the following code pattern: # Original code (from transformers) for computing cos/sin cache for RoPE: # https://github.com/huggingface/transformers/blob/0ade1caa356dce6b70ef8293addeb0898f177206/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py#L135 # position_ids_expanded = position_ids[:, None, :].float() # freqs = (inv_freq_expanded.float() @ position_ids_expanded.float()).transpose(1, 2) # emb = torch.cat((freqs, freqs), dim=-1) # cos = emb.cos() # sin = emb.sin() # # We rewrite this pattern into the following form: # inv_freq_values = inv_freq_expanded.reshape(1, -1) # pos_id_range = np.arange(max_pos_id, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) # angles = np.matmul(pos_id_range, inv_freq_values) # cos_value = np.cos(angles) # sin_value = np.sin(angles) # cos_2d = op.Constant(value=ir.tensor(cos_value)) # sin_2d = op.Constant(value=ir.tensor(sin_value)) # # This produces cos/sin values in a form that can be used by ORT's custom ops. # TODO: To apply the pattern-rewrite, we need to know the maximum position id. # Need to find a way to get this information from the model or its config. class CosSinCacheFusion(pattern.RewriteRuleClassBase): def __init__( self, name: str, max_pos_id: int, *, cast: bool = False, reshape: bool = False, const_freqs: bool = False, ): # This pattern makes use of shared Cos/Sin values. So, we can't remove the # matched nodes as part of the rewrite-step. We apply a separate final # pass to remove unused nodes. super().__init__(name, remove_nodes=False) self._max_pos_id = max_pos_id # map from inv_freq to (cos, sin) values for transformed graph self._inv_freq_cos_sin_cache: dict[ir.Value, tuple[ir.Value, ir.Value]] = {} self._reshape = reshape self._cast = cast self._const_freqs = const_freqs def cleanup(self): self._inv_freq_cos_sin_cache.clear() def pattern(self, op, x, inv_freq, position_ids, interleaved, num_heads, freqs, dtype): if not self._const_freqs: # Compute freqs from inv_freq and position_ids. In the _const_freqs case, # this computation has been constant-folded away and freqs is a constant. # B: batch size, S: sequence length, E: embedding dimension # position_ids: [B, S] # inv_freq: [1, E, 1] position_ids_expanded = op.Unsqueeze(position_ids, 1) # [B, S] => [B, 1, S] position_ids_expanded = op.Cast(position_ids_expanded, to=ir.DataType.FLOAT) # if self._reshape: # position_ids_expanded = op.Expand(position_ids_expanded, _allow_other_inputs=True) # position_ids_expanded = op.Reshape(position_ids_expanded, _allow_other_inputs=True) freqs = op.MatMul(inv_freq, position_ids_expanded) # [B, E, S] # if self._reshape: # freqs = op.Reshape(freqs, freqs_3d_shape) # redundant reshape freqs = op.Transpose(freqs, perm=[0, 2, 1]) # [B, S, E] emb = op.Concat(freqs, freqs, axis=-1) cos = op.Cos(emb) if self._cast: cos = op.Cast(cos, to=dtype) sin = op.Sin(emb) if self._cast: sin = op.Cast(sin, to=dtype) cos_4d = op.Unsqueeze(cos, 1) # convert sin_4d = op.Unsqueeze(sin, 1) return op.RotaryEmbedding( x, cos_4d, sin_4d, interleaved=interleaved, num_heads=num_heads, _domain="ai.onnxruntime.fusion", ) def check(self, context, inv_freq, position_ids, freqs, **_): # TODO(rama): handle redundant reshape/expand if self._const_freqs: return (freqs.const_value is not None) and _ir_utils.has_rank(freqs, 3) if not _ir_utils.has_rank(position_ids, 2): return False if not _ir_utils.has_rank(inv_freq, 3): return False inv_freq_shape = inv_freq.shape if inv_freq.const_value is None: # TODO: should this be inv_freq_shape? return False return inv_freq_shape[0] == 1 and inv_freq_shape[2] == 1 def rewrite( self, op, x, inv_freq, position_ids, interleaved, num_heads, freqs, dtype, **_ ): if inv_freq in self._inv_freq_cos_sin_cache: cos_2d, sin_2d = self._inv_freq_cos_sin_cache[inv_freq] else: if self._const_freqs: angles = freqs.const_value.numpy() else: inv_freq_values = inv_freq.const_value.numpy().reshape(1, -1) pos_id_range = np.arange(self._max_pos_id, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) angles = np.matmul(pos_id_range, inv_freq_values) cos_value = np.cos(angles) sin_value = np.sin(angles) cos_2d = op.Constant(value=ir.tensor(cos_value)) sin_2d = op.Constant(value=ir.tensor(sin_value)) if self._cast: cos_2d = op.Cast(cos_2d, to=dtype) sin_2d = op.Cast(sin_2d, to=dtype) self._inv_freq_cos_sin_cache[inv_freq] = (cos_2d, sin_2d) return op.RotaryEmbedding( x, position_ids, cos_2d, sin_2d, interleaved=interleaved, num_heads=num_heads, _domain="com.microsoft", ) _cast = CosSinCacheFusion.rule("CosSinCache", 2048, cast=True, const_freqs=True) _no_cast = CosSinCacheFusion.rule("CosSinCache", 2048, cast=False) cos_sin_cache_rules = pattern.RewriteRuleSet([_cast, _no_cast]) debug: bool = True def fuse_cos_sin_cache(model: ir.Model) -> int: count = cos_sin_cache_rules.apply_to_model(model) if count == 0 and debug: cos_sin_cache_rules.apply_to_model(model, debug=True) else: print(f"CosSinCache count: {count}") remove_unused_nodes(model) return count microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/cos_sin_cache_test.py000066400000000000000000000021041475371071500311660ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnxscript.optimizer from onnxscript.rewriter.ort_fusions._smollm_1 import TestData from onnxscript.rewriter.ort_fusions._test_utils import assert_allclose, ort_run from onnxscript.rewriter.ort_fusions.cos_sin_cache import fuse_cos_sin_cache from onnxscript.rewriter.ort_fusions.rotary_embedding import fuse_rotary_embedding class TestCosSinCacheTransform(unittest.TestCase): def test_smollm(self): smollm_test = TestData() model = smollm_test.get_onnx_model() onnxscript.optimizer.optimize(model) inputs = smollm_test.get_ort_inputs() original_outputs = ort_run("original", model, inputs) count = fuse_rotary_embedding(model) self.assertGreater(count, 0) count = fuse_cos_sin_cache(model) self.assertGreater(count, 0) new_outputs = ort_run("optimized", model, inputs) assert_allclose(new_outputs, original_outputs) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/fused_matmul_rule_sets.py000066400000000000000000000134241475371071500321300ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import ClassVar import onnxscript.rewriter.pattern as orp class FusedMatMulDiv1(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``MatMul + Div`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y, cst): return op.Div(op.MatMul(x, y), cst) @classmethod def check(cls, context, x, y, cst) -> bool: if cst.const_value is None: return False value = cst.const_value.numpy() if value.size > 1: return False return True @classmethod def rewrite(cls, op, x, y, cst): value = cst.const_value.numpy() c = float(value[0] if value.shape == (1,) else value) return op.FusedMatMul(x, y, alpha=1 / c, _domain="com.microsoft") class FusedMatMulDiv2(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``FusedMatMul + Div`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y, cst): return op.Div(op.FusedMatMul(x, y, _domain="com.microsoft"), cst) @classmethod def check(cls, context, x, y, cst) -> bool: if cst.const_value is None: return False if cst.const_value.numpy().size > 1: return False return True @classmethod def rewrite(cls, op, x, y, cst): value = cst.const_value.numpy() c = float(value[0] if value.shape == (1,) else value) node = list(x.uses())[0][0] # noqa: RUF015 kwargs = {} alpha = node.attributes.get("alpha", None) kwargs["alpha"] = alpha.value / c if alpha else 1.0 / c for name in ["transA", "transB", "transBatchA", "transBatchB"]: att = node.attributes.get(name) if att: kwargs[name] = att.value return op.FusedMatMul(x, y, **kwargs, _domain="com.microsoft") class _TransposeMatMulBase(orp.RewriteRuleAsClass): _pos: ClassVar = 1 @classmethod def check(cls, context, x, y) -> bool: perm = list((x if cls._pos == 1 else y).uses())[0][0].attributes["perm"].value # noqa: RUF015 expected_perm = list(range(len(perm))) expected_perm[-2], expected_perm[-1] = expected_perm[-1], expected_perm[-2] return perm == expected_perm @classmethod def rewrite(cls, op, x, y): node = list((x if cls._pos == 2 else y).uses())[0][0] # noqa: RUF015 kwargs = {} for name in ["alpha", "transA", "transB", "transBatchA", "transBatchB"]: att = node.attributes.get(name) if att: kwargs[name] = att.value name = "transA" if cls._pos == 1 else "transB" kwargs[name] = 1 - kwargs.get(name, 0) return op.FusedMatMul(x, y, **kwargs, _domain="com.microsoft") class TransposeMatMul1(_TransposeMatMulBase): """Replaces ``Transpose + (Fused)MatMul`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y): return op.MatMul(op.Transpose(x), y) class TransposeFusedMatMul1(TransposeMatMul1): """Replaces ``Transpose + (Fused)MatMul`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y): return op.FusedMatMul(op.Transpose(x), y, _domain="com.microsoft") class TransposeMatMul2(_TransposeMatMulBase): """Replaces ``Transpose + (Fused)MatMul`` by FusedMatMul.""" _pos: ClassVar = 2 @classmethod def pattern(cls, op, x, y): return op.MatMul(x, op.Transpose(y)) class TransposeFusedMatMul2(TransposeMatMul2): """Replaces ``Transpose + (Fused)MatMul`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y): return op.FusedMatMul(x, op.Transpose(y), _domain="com.microsoft") class MatMulTranspose(orp.RewriteRuleAsClass): """Replaces ``MatMul + Transpose`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y): return op.Transpose(op.MatMul(x, y)) @classmethod def check(cls, context, x, y) -> bool: matmul = list(x.uses())[0][0] # noqa: RUF015 transpose = list(matmul.outputs[0].uses())[0][0] # noqa: RUF015 perm = transpose.attributes["perm"].value expected_perm = list(range(len(perm))) expected_perm[-2], expected_perm[-1] = expected_perm[-1], expected_perm[-2] return perm == expected_perm @classmethod def rewrite(cls, op, x, y): node = list(x.uses())[0][0] # noqa: RUF015 kwargs = {} for name in ["alpha", "transA", "transB", "transBatchA", "transBatchB"]: att = node.attributes.get(name) if att: kwargs[name] = att.value for name in ["transA", "transB"]: kwargs[name] = 1 - kwargs.get(name, 0) return op.FusedMatMul(y, x, **kwargs, _domain="com.microsoft") class FusedMatMulTranspose(MatMulTranspose): """Replaces ``MatMul + Transpose`` by FusedMatMul.""" @classmethod def pattern(cls, op, x, y): return op.Transpose(op.FusedMatMul(x, y, _domain="com.microsoft")) def fused_matmul_rule_sets() -> orp.RewriteRuleSet: """Returns a set of rules introducting onnxruntime contrib obs. This requires onnxruntime to run the model after it is rewritten. Returns: RewriteRuleSet """ return orp.RewriteRuleSet( [ orp.make_rewrite_rule_from_class(FusedMatMulDiv1, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(FusedMatMulDiv2, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(FusedMatMulTranspose, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(MatMulTranspose, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(TransposeMatMul1, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(TransposeFusedMatMul1, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(TransposeMatMul2, True), orp.make_rewrite_rule_from_class(TransposeFusedMatMul2, True), ] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/fused_matmul_rule_sets_test.py000066400000000000000000000347121475371071500331720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest from typing import Any import numpy as np import onnx import onnx.reference import onnx.reference.op_run import onnxscript.rewriter.ort_fusions.fused_matmul_rule_sets as fused_matmul_rule_sets from onnxscript import ir FLOAT = onnx.TensorProto.FLOAT class FusedMatMul(onnx.reference.op_run.OpRun): op_domain = "com.microsoft" def _run( self, A, B, alpha: float = 1, transA: int = 0, transB: int = 0, transBatchA: int = 0, transBatchB: int = 0, ): assert transBatchA == 0, f"Not implemented for transBatchA==1 and {A.shape}x{B.shape}" assert transBatchB == 0, f"Not implemented for transBatchB==1 and {A.shape}x{B.shape}" if transA: perm = list(range(len(A.shape))) dim = len(perm) perm[dim - 2], perm[dim - 1] = perm[dim - 1], perm[dim - 2] A = np.transpose(A, perm) if transB: perm = list(range(len(B.shape))) dim = len(perm) perm[dim - 2], perm[dim - 1] = perm[dim - 1], perm[dim - 2] B = np.transpose(B, perm) a = np.array(alpha, dtype=A.dtype) return (np.matmul(A, B) * a,) class OrtRuleSetsTest(unittest.TestCase): def _get_random_inputs(self, model: onnx.ModelProto) -> dict[str, Any]: feeds: dict[str, Any] = {} for i in model.graph.input: ish = tuple(i.type.tensor_type.shape.dim) # Creates an input tensor with a dimension defined by the onnx model # or equals to i + 2 with i being the dimension index. # The tensor is kept small to make the test fast. shape = tuple( (d.dim_value if d.dim_value > 0 else i + 2) for i, d in enumerate(ish) ) if i.type.tensor_type.elem_type == onnx.TensorProto.FLOAT: feeds[i.name] = np.random.randn(*shape).astype(np.float32) else: raise AssertionError(f"Not implemented for input {i}") return feeds def _check_model( self, model: onnx.ModelProto, optimized_model: onnx.ModelProto, feeds: dict[str, Any] | None = None, atol: float = 0.0, rtol: float = 1e-7, ): if not feeds: feeds = self._get_random_inputs(model) ref = onnx.reference.ReferenceEvaluator(model, new_ops=[FusedMatMul]) opt = onnx.reference.ReferenceEvaluator(optimized_model, new_ops=[FusedMatMul]) expected = ref.run(None, feeds) got = opt.run(None, feeds) self.assertEqual(len(expected), len(got)) for a, b in zip(expected, got): np.testing.assert_allclose(a, b, atol=atol, rtol=rtol) @classmethod def _fused_matmul_div_models(cls): models = [ onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node( "FusedMatMul", ["X", "Y"], ["xyc"], transA=1, transB=0, alpha=0.4, transBatchA=0, transBatchB=0, domain="com.microsoft", ), onnx.helper.make_node("Div", ["xyc", "D"], ["Z"]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [6, "a"]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [6, "b"]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0.8], dtype=np.float32), name="D" ), ], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("MatMul", ["X", "Y"], ["xy"]), onnx.helper.make_node("Div", ["xy", "C"], ["Z"]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, ["a", 6]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [6, "b"]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0.6], dtype=np.float32), name="C" ) ], ), opset_imports=[onnx.helper.make_opsetid("", 18)], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("MatMul", ["X", "Y"], ["xy"]), onnx.helper.make_node("Div", ["xy", "C"], ["xyc"]), onnx.helper.make_node("Div", ["xyc", "D"], ["Z"]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, ["a", 6]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [6, "b"]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], [ onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0.6], dtype=np.float32), name="C" ), onnx.numpy_helper.from_array( np.array([0.8], dtype=np.float32), name="D" ), ], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), ], ), ] return models def test_ort_rule_set_fused_matmul_div(self): for model_proto in self._fused_matmul_div_models(): ir_model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) rule_set = fused_matmul_rule_sets.fused_matmul_rule_sets() rule_set.apply_to_model(ir_model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) self.assertEqual(["FusedMatMul"], [n.op_type for n in rewritten_model.graph.node]) self._check_model(model_proto, rewritten_model, atol=1e-6) @classmethod def _transposed_fused_matmul_div_models(cls): models = [ onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node( "FusedMatMul", ["X", "Y"], ["xy"], domain="com.microsoft", alpha=0.5, ), onnx.helper.make_node("Transpose", ["xy"], ["Z"], perm=[1, 0]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("MatMul", ["X", "Y"], ["xy"]), onnx.helper.make_node("Transpose", ["xy"], ["Z"], perm=[1, 0]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Xt"], perm=[1, 0]), onnx.helper.make_node("MatMul", ["Xt", "Y"], ["Z"]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Xt"], perm=[1, 0]), onnx.helper.make_node( "FusedMatMul", ["Xt", "Y"], ["Z"], domain="com.microsoft", alpha=0.5, ), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["Y"], ["Yt"], perm=[1, 0]), onnx.helper.make_node("MatMul", ["X", "Yt"], ["Z"]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["Y"], ["Yt"], perm=[1, 0]), onnx.helper.make_node( "FusedMatMul", ["X", "Yt"], ["Z"], domain="com.microsoft", alpha=0.5, ), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None])], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), ] return models def test_ort_rule_set_transpose_fused_matmul_div(self): rule_set = fused_matmul_rule_sets.fused_matmul_rule_sets() for model_proto in self._transposed_fused_matmul_div_models(): ir_model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) rule_set.apply_to_model(ir_model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) self.assertEqual(["FusedMatMul"], [n.op_type for n in rewritten_model.graph.node]) self._check_model(model_proto, rewritten_model, atol=1e-6) @classmethod def _should_not_match(cls): models = [ onnx.helper.make_model( onnx.helper.make_graph( [ onnx.helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Xt"], perm=[1, 0]), onnx.helper.make_node("MatMul", ["Xt", "Y"], ["Z"]), onnx.helper.make_node("Transpose", ["Xt"], ["W"], perm=[1, 0]), ], "name", [ onnx.helper.make_tensor_value_info("X", FLOAT, [4, 4]), onnx.helper.make_tensor_value_info("Y", FLOAT, [4, 4]), ], [ onnx.helper.make_tensor_value_info("Z", FLOAT, [None, None]), onnx.helper.make_tensor_value_info("W", FLOAT, [None, None]), ], ), opset_imports=[ onnx.helper.make_opsetid("", 18), onnx.helper.make_opsetid("com.microsoft", 1), ], ), ] return models def test_should_not_match(self): for model_proto in self._should_not_match(): ir_model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) rule_set = fused_matmul_rule_sets.fused_matmul_rule_sets() rule_set.apply_to_model(ir_model) rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) self.assertEqual( ["Transpose", "MatMul", "Transpose"], [n.op_type for n in rewritten_model.graph.node], ) self._check_model(model_proto, rewritten_model, atol=1e-6) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/gqa.py000066400000000000000000000121311475371071500261200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import onnxscript.ir as ir from onnxscript.optimizer import remove_unused_nodes from onnxscript.rewriter import pattern class GroupQueryAttention(pattern.RewriteRuleClassBase): def __init__(self, name: str, *, use_2d_matmul: bool): super().__init__(name, remove_nodes=False) self._use_2d_matmul = use_2d_matmul def _compute_packed_QKV(self, op, input, weight): if self._use_2d_matmul: # Convert batched input of shape (B, S, D) to 2D input (B*S, D) input = op.Reshape(input, _allow_other_inputs=True) projected = op.MatMul(input, weight) if self._use_2d_matmul: # Convert 2D output back to batched output of shape (B, S, D) projected = op.Reshape(projected, _allow_other_inputs=True) # Split combined QKV into Q, K, and V query_3d = op.Slice(projected, _allow_other_inputs=True) key_3d = op.Slice(projected, _allow_other_inputs=True) value_3d = op.Slice(projected, _allow_other_inputs=True) # Reshape from (B, S, D) to (B, S, H, D/H) query_4d = op.Reshape( query_3d, _allow_other_inputs=True, _allow_other_attributes=True, _outputs=["query_mm_reshaped"], ) # Transpose from (B, S, H, D/H) to (B, H, S, D/H) query = op.Transpose(query_4d, perm=[0, 2, 1, 3]) key_4d = op.Reshape( key_3d, _allow_other_inputs=True, _allow_other_attributes=True, _outputs=["key_mm_reshaped"], ) key = op.Transpose(key_4d, perm=[0, 2, 1, 3]) value_4d = op.Reshape( value_3d, _allow_other_inputs=True, _allow_other_attributes=True, _outputs=["value_mm_reshaped"], ) value = op.Transpose(value_4d, perm=[0, 2, 1, 3]) return query, key, value def pattern( self, op, input, qkv_weight, mask, cos, sin, past_key, past_value, position_ids, ): query, key, value = self._compute_packed_QKV(op, input, qkv_weight) query_rope = op.RotaryEmbedding(query, position_ids, cos, sin, _domain="com.microsoft") key_rope = op.RotaryEmbedding(key, position_ids, cos, sin, _domain="com.microsoft") present_key = op.Concat(past_key, key_rope, axis=-2) # Transpose last two axes of present_key to compute dot-product via matmul. present_key = op.Transpose(present_key, perm=[0, 1, 3, 2]) present_value = op.Concat(past_value, value, axis=-2) attention = op.SDPA( query_rope, present_key, present_value, mask, _domain="ai.onnxruntime.fusion" ) # Transpose back to (B, S, H, D/H) attention_transposed = op.Transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3]) # Reshape back to (B, S, D) attention_reshaped = op.Reshape( attention_transposed, _allow_other_inputs=True, _outputs=["attention_reshaped"] ) return attention_reshaped, present_key, present_value def check( self, op, # query_mm_reshaped, # key_mm_reshaped, # value_mm_reshaped, # key_reshaped, # key_transposed, # attention_reshaped, **_, ): # bindings: dict[str, int] = {} # status = ( # _check_shape(bindings, query_mm_reshaped, ["B", "S", "H", "d_h"]) # and _check_shape(bindings, key_mm_reshaped, ["B", "S", "H", "d_h"]) # and _check_shape(bindings, value_mm_reshaped, ["B", "S", "H", "d_h"]) # and _check_shape(bindings, key_reshaped, ["B*H", "KVS", "d_h"]) # and _check_shape(bindings, key_transposed, ["B", "H", "d_h", "KVS"]) # and _check_shape(bindings, attention_reshaped, ["B", "S", "H*d_h"]) # ) # if not status: # return False # if bindings["B"] * bindings["H"] != bindings["B*H"]: # return False # if bindings["H"] * bindings["d_h"] != bindings["H*d_h"]: # return False return True def rewrite( self, op, input, qkv_weight, mask, cos, sin, past_key, past_value, position_ids, query_mm_reshaped, **_, ): num_heads = query_mm_reshaped.shape[2] qkv = op.MatMul(input, qkv_weight) return op.GroupQueryAttention( qkv, None, # key None, # value past_key, past_value, # seqlens_k, # total_sequence_length, cos, sin, num_heads=num_heads, _domain="com.microsoft", _outputs=3, ) _rule1 = GroupQueryAttention.rule("MHA_2dmm", use_2d_matmul=False) gqa_rules = pattern.RewriteRuleSet([_rule1]) def fuse_gqa(model: ir.Model) -> int: count = gqa_rules.apply_to_model(model) print(f"GQA count: {count}") remove_unused_nodes(model) return count microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/group_normalization_merge_silu.py000066400000000000000000000025051475371071500336710ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging from onnxscript.rewriter import pattern torch_module_op = pattern.torch_module_op logger = logging.getLogger(__name__) def group_normalization_and_silu_submodule( op, input, weight, bias, epsilon, groups, ): group_norm = op.GroupNorm( input, weight, bias, activation=0, channels_last=1, epsilon=epsilon, groups=groups, _domain="com.microsoft", ) transposed = op.Transpose(group_norm, perm=[0, 3, 1, 2]) return torch_module_op.submodule("torch_nn_modules_activation_SiLU")( transposed ) # TODO(rama) def group_normalization_with_silu( op, input, weight, bias, epsilon, groups, ): group_norm = op.GroupNorm( input, weight, bias, activation=1, channels_last=1, epsilon=epsilon, groups=groups, _domain="com.microsoft", ) return op.Transpose(group_norm, perm=[0, 3, 1, 2]) group_normalization_merge_silu_submodule_rule = pattern.RewriteRule( group_normalization_and_silu_submodule, group_normalization_with_silu, ) rules = pattern.RewriteRuleSet([group_normalization_merge_silu_submodule_rule]) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/group_normalization_merge_silu_test.py000066400000000000000000000127671475371071500347430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np import onnx.parser from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter.ort_fusions import ( group_normalization_merge_silu, instance_to_group_normalization, ) class ReplaceInstanceNormWithGroupNormTest(unittest.TestCase): def test_group_norm_with_silu_submodule_is_replaced_by_group_norm(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { group_norm = com.microsoft.GroupNorm (image, weight, bias) transposed = Transpose (group_norm) output = pkg.torch230a0git77ef9d4.torch_nn_modules_activation_SiLU_time_embedding_act_19 (transposed) } torch_nn_modules_activation_SiLU_time_embedding_act_19 (transposed) => (output) { _to_copy_38 = Cast (transposed) sigmoid_18 = Sigmoid (_to_copy_38) mul_26 = Mul (_to_copy_38, sigmoid_18) output = Cast (mul_26) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) model_proto.graph.initializer.extend( [ onnx.helper.make_tensor( "weight", onnx.TensorProto.FLOAT16, weight_value.shape, weight_value, ), onnx.helper.make_tensor( "bias", onnx.TensorProto.FLOAT16, bias_value.shape, bias_value, ), ] ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = group_normalization_merge_silu.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) # plus 2 in model constants self.assertEqual(len(model.graph), 2) def test_simulated_instance_norm_is_replaced_by_group_norm_silu(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) add_output = Add (mul_output, bias_full) output = pkg.torch230a0git77ef9d4.torch_nn_modules_activation_SiLU_time_embedding_act_19 (add_output) } torch_nn_modules_activation_SiLU_time_embedding_act_19 (add_output) => (output) { _to_copy_38 = Cast (add_output) sigmoid_18 = Sigmoid (_to_copy_38) mul_26 = Mul (_to_copy_38, sigmoid_18) output = Cast (mul_26) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) model_proto.graph.initializer.extend( [ onnx.helper.make_tensor( "weight_for_norm", onnx.TensorProto.FLOAT16, weight_for_norm_value.shape, weight_for_norm_value, ), onnx.helper.make_tensor( "bias_for_norm", onnx.TensorProto.FLOAT16, bias_for_norm_value.shape, bias_for_norm_value, ), onnx.helper.make_tensor( "weight_full", onnx.TensorProto.FLOAT16, weight_full_value.shape, weight_full_value, ), onnx.helper.make_tensor( "bias_full", onnx.TensorProto.FLOAT16, bias_full_value.shape, bias_full_value, ), ] ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) count += group_normalization_merge_silu.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 2) # plus 2 in model constants self.assertEqual(len(model.graph), 10) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/instance_to_group_normalization.py000066400000000000000000000121721475371071500340450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging import numpy as np import onnx from onnxscript.rewriter import pattern torch_module_op = pattern.torch_module_op logger = logging.getLogger(__name__) def check_if_simulated_instance_norm_is_used( context, input_x, adjusted_input_shape, original_input_shape, weight_for_norm, bias_for_norm, weight_full, bias_full, **_, ) -> bool: """Check if the simulated instance normalization is used. In torchlib with opset18, onnx.GroupNorm is using wrong definition, so we use InstanceNormalization to simulate GroupNormalization. We need to check if there are arguments created to simulation. If there are, then we need to replace the pattern. If they are not used, then we don't need to replace the pattern. To validate this, we need to check the following: 1. weight_for_norm are all 1 and bias_for_norm are all 0, as they are created for the simulation. 2. weight_full and bias_full are unsqueezed to be easily broadcastable. 3. input rank should be 4 4. weight_full and bias_full should have ones except first dim. 5. adjusted_input_shape is a constant tensor of form [0, g, -1] 6. original_input_shape is the same as input_x shape. Returns: bool: True if the simulated instance normalization is used, False otherwise. """ weight_for_norm_const_value = weight_for_norm.const_value if weight_for_norm_const_value is None: return False weight_for_norm = weight_for_norm_const_value.numpy() bias_for_norm_const_value = bias_for_norm.const_value if bias_for_norm_const_value is None: return False bias_for_norm = bias_for_norm_const_value.numpy() if not np.all(weight_for_norm == 1): return False if not np.all(bias_for_norm == 0): return False input_rank_minus_one = len(input_x.shape) - 1 weight_full_rank = len(weight_full.shape) bias_full_rank = len(bias_full.shape) if weight_full_rank != input_rank_minus_one or bias_full_rank != input_rank_minus_one: return False input_rank = len(input_x.shape) if input_rank != 4: return False weight_full_shape = weight_full.shape if not all(dim == 1 for dim in weight_full_shape[1:]): return False bias_full_shape = bias_full.shape if not all(dim == 1 for dim in bias_full_shape[1:]): return False adjusted_input_shape_const_value = adjusted_input_shape.const_value g = weight_for_norm.shape[0] if ( adjusted_input_shape_const_value is None or adjusted_input_shape_const_value.numpy().tolist() != [0, g, -1] ): return False # NOTE: Restrict the rule to only support constant shape original_input_shape_const_value = original_input_shape.const_value if ( original_input_shape_const_value is None or original_input_shape_const_value.numpy().tolist() != input_x.shape ): return False return True def instance_simulates_group_normalization_pattern( op, input_x, adjusted_input_shape, original_input_shape, weight_for_norm, bias_for_norm, weight_full, bias_full, epsilon, ): adjusted_input = op.Reshape(input_x, adjusted_input_shape) inst_norm = op.InstanceNormalization( adjusted_input, weight_for_norm, bias_for_norm, epsilon=epsilon ) adjusted_inst_norm = op.Reshape(inst_norm, original_input_shape) mul = op.Mul(adjusted_inst_norm, weight_full) return op.Add(mul, bias_full) def group_normalization(op, input_x, weight_for_norm, weight_full, bias_full, epsilon, **_): # com.microsoft.GroupNorm only supports NHWC for now nhwc_input = op.Transpose(input_x, perm=[0, 2, 3, 1]) # com.microsoft.GroupNorm only supports gamma and beta as float type weight_full = op.Cast(weight_full, to=onnx.TensorProto.FLOAT) reshape_to_1d = op.Constant(value_ints=[-1]) weight_full = op.Reshape(weight_full, reshape_to_1d) bias_full = op.Cast(bias_full, to=onnx.TensorProto.FLOAT) bias_full = op.Reshape(bias_full, reshape_to_1d) # re-obtain attribute groups # TODO(rama): Earlier check implies weight_for_norm is a constant tensor? # If not, we should add a check that shape[0] is not symbolic. shape = weight_for_norm.shape if shape is None: raise ValueError("weight_for_norm shape not known") groups = shape[0] output = op.GroupNorm( nhwc_input, weight_full, bias_full, activation=0, channels_last=1, epsilon=epsilon, groups=groups, _domain="com.microsoft", ) return op.Transpose(output, perm=[0, 3, 1, 2]) # Register the rewrite rules instance_norm_to_group_norm_rule = pattern.RewriteRule( instance_simulates_group_normalization_pattern, group_normalization, check_if_simulated_instance_norm_is_used, ) # NOTE: instance_norm_to_group_norm_rule is subset of instance_norm_to_group_norm_with_silu_rule, # so we need to run instance_norm_to_group_norm_with_silu_rule first. rules = pattern.RewriteRuleSet([instance_norm_to_group_norm_rule]) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/instance_to_group_normalization_test.py000066400000000000000000000451111475371071500351030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np import onnx.parser from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter.ort_fusions import instance_to_group_normalization class ReplaceInstanceNormWithGroupNormTest(unittest.TestCase): def _set_up_model_initializers( self, model, weight_for_norm_value, weight_for_norm_shape, bias_for_norm_value, bias_for_norm_shape, weight_full_value, weight_full_shape, bias_full_value, bias_full_shape, ): """Set up the model initializers for the test.""" model.graph.initializer.extend( [ onnx.helper.make_tensor( "weight_for_norm", onnx.TensorProto.FLOAT16, weight_for_norm_shape, weight_for_norm_value, ), onnx.helper.make_tensor( "bias_for_norm", onnx.TensorProto.FLOAT16, bias_for_norm_shape, bias_for_norm_value, ), onnx.helper.make_tensor( "weight_full", onnx.TensorProto.FLOAT16, weight_full_shape, weight_full_value, ), onnx.helper.make_tensor( "bias_full", onnx.TensorProto.FLOAT16, bias_full_shape, bias_full_value, ), ] ) def test_simulated_instance_norm_is_replaced_by_group_norm(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) # plus 2 in model constants self.assertEqual(len(model.graph), 10) def test_instance_norm_with_non_one_weight_for_norm_should_remain(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.random.rand(32).astype(np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_non_zero_b_should_remain(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.random.rand(32).astype(np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_non_broadcasted_weight_full_should_remain(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_non_broadcasted_bias_full_should_remain(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_rank_not_4_should_remain(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_weight_full_having_multiple_not_one_dim_should_remain( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 2, 3).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 2, 3], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_bias_full_having_multiple_not_one_dim_should_remain( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 2, 3).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 2, 3], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_not_0_g_negative_1_shape_of_adjusted_input_shape_should_remain( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) def test_instance_norm_with_non_equal_of_image_shape_and_original_input_shape_should_remain( self, ): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 320, 128, 128] image) => (float[1, 4, 512, 64] output) { adjusted_input_shape = Constant() image_reshape = Reshape (image, adjusted_input_shape) instance_norm = InstanceNormalization (image_reshape, weight_for_norm, bias_for_norm) original_input_shape = Constant() instance_norm_reshape = Reshape (instance_norm, original_input_shape) mul_output = Mul (instance_norm_reshape, weight_full) output = Add (mul_output, bias_full) } """ ) # Use inserted initializers to avoid manually coding the large constants weight_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) bias_full_value = np.random.rand(320, 1, 1).astype(np.float16) weight_for_norm_value = np.ones(32, dtype=np.float16) bias_for_norm_value = np.zeros(32, dtype=np.float16) self._set_up_model_initializers( model_proto, weight_for_norm_value, [32], bias_for_norm_value, [32], weight_full_value, [320, 1, 1], bias_full_value, [320, 1, 1], ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = instance_to_group_normalization.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/mha.py000066400000000000000000000146231475371071500261250ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Sequence import onnxscript.ir as ir from onnxscript.rewriter import pattern """ The MultiHeadAttention pattern: B: Batch size S: Sequence length D: input embedding dimension H: number of heads d_h: head size (usually, D = H * d_h) thus, weights are usually of shape (D, D) and (D, D) and (D, D) for each of Q, K, and V, we have the following pattern: MatMul (Input, W), producing output of shape (B, S, D) Reshape to produce a matrix of shape (B, S, H, d_h) Transpose middle two axes to produce a matrix of shape (B, H, S, d_h) This is followed by a RotaryEmbedding pattern for Q and K The last two axes of the key-embedding are then swapped (using a Reshape/Transpose/Reshape sequence) The dot-product attention is then computed using SDPA. Finally, the output is transposed and reshaped back to (B, S, D) shape """ def _check_shape(bindings: dict[str, int], val: ir.Value, shape: Sequence[str]) -> bool: if val.shape is None: return False if val.shape.rank() != len(shape): return False for actual, expected in zip(val.shape, shape): if expected not in bindings: bindings[expected] = actual # type: ignore[assignment] elif actual != bindings[expected]: return False return True class MultiHeadAttention(pattern.RewriteRuleClassBase): def __init__(self, name: str, *, use_2d_matmul: bool): super().__init__(name) self._use_2d_matmul = use_2d_matmul def _compute_QKV(self, op, input, weight, reshape_var: str): """Applied to generate each of Q, K, and V from input.""" if self._use_2d_matmul: # Convert batched input of shape (B, S, D) to 2D input (B*S, D) input = op.Reshape(input, _allow_other_inputs=True) projected = op.MatMul(input, weight) if self._use_2d_matmul: # Convert 2D output back to batched output of shape (B, S, D) projected = op.Reshape(projected, _allow_other_inputs=True) # Reshape from (B, S, D) to (B, S, H, D/H) reshaped = op.Reshape( projected, _allow_other_inputs=True, _allow_other_attributes=True, _outputs=[reshape_var], ) # Transpose from (B, S, H, D/H) to (B, H, S, D/H) transposed = op.Transpose(reshaped, perm=[0, 2, 1, 3]) return transposed def pattern( self, op, input, query_weight, key_weight, value_weight, qkv_weight, mask, cos, sin, past_key, past_value, position_ids, ): query = self._compute_QKV(op, input, query_weight, "query_mm_reshaped") key = self._compute_QKV(op, input, key_weight, "key_mm_reshaped") value = self._compute_QKV(op, input, value_weight, "value_mm_reshaped") query_rope = op.RotaryEmbedding(query, position_ids, cos, sin, _domain="com.microsoft") key_rope = op.RotaryEmbedding(key, position_ids, cos, sin, _domain="com.microsoft") key_rope = op.Concat(past_key, key_rope, axis=-2) # Transpose last two axes of key_rope to compute dot-product via matmul. key_reshaped = op.Reshape( key_rope, _allow_other_inputs=True, _outputs=["key_reshaped"] ) key_reshaped_transposed = op.Transpose(key_reshaped, perm=[0, 2, 1]) key_transposed = op.Reshape( key_reshaped_transposed, _allow_other_inputs=True, _outputs=["key_transposed"] ) value = op.Concat(past_value, value, axis=-2) attention = op.SDPA( query_rope, key_transposed, value, mask, _domain="ai.onnxruntime.fusion" ) # Transpose back to (B, S, H, D/H) attention_transposed = op.Transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3]) # Reshape back to (B, S, D) attention_reshaped = op.Reshape( attention_transposed, _allow_other_inputs=True, _outputs=["attention_reshaped"] ) return attention_reshaped, key_rope, value def check( self, op, query_mm_reshaped, key_mm_reshaped, value_mm_reshaped, key_reshaped, key_transposed, attention_reshaped, **_, ): bindings: dict[str, int] = {} status = ( _check_shape(bindings, query_mm_reshaped, ["B", "S", "H", "d_h"]) and _check_shape(bindings, key_mm_reshaped, ["B", "S", "H", "d_h"]) and _check_shape(bindings, value_mm_reshaped, ["B", "S", "H", "d_h"]) and _check_shape(bindings, key_reshaped, ["B*H", "KVS", "d_h"]) and _check_shape(bindings, key_transposed, ["B", "H", "d_h", "KVS"]) and _check_shape(bindings, attention_reshaped, ["B", "S", "H*d_h"]) ) if not status: return False # if bindings["B"] * bindings["H"] != bindings["B*H"]: # return False # if bindings["H"] * bindings["d_h"] != bindings["H*d_h"]: # return False return True def rewrite( self, op, input, query_weight, key_weight, value_weight, mask, cos, sin, past_key, past_value, position_ids, query_mm_reshaped, **_, ): num_heads = query_mm_reshaped.shape[2] query = op.MatMul(input, query_weight) key = op.MatMul(input, key_weight) value = op.MatMul(input, value_weight) query_rope = op.RotaryEmbedding(query, position_ids, cos, sin, _domain="com.microsoft") key_rope = op.RotaryEmbedding(key, position_ids, cos, sin, _domain="com.microsoft") return op.MultiHeadAttention( query_rope, key_rope, value, None, # bias None, # key padding mask mask, # attention mask/bias past_key, past_value, num_heads=num_heads, _domain="com.microsoft", _outputs=3, ) _rule1 = MultiHeadAttention.rule("MHA_2dmm", use_2d_matmul=False) mha_rules = pattern.RewriteRuleSet([_rule1]) debug: bool = True def fuse_mha(model: ir.Model) -> int: count = mha_rules.apply_to_model(model) if count == 0 and debug: mha_rules.apply_to_model(model, debug=True) else: print(f"MHA count: {count}") return count microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/mha_test.py000066400000000000000000000024021475371071500271540ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnxscript.optimizer import onnxscript.rewriter.ort_fusions._core as xformers from onnxscript.rewriter.ort_fusions._smollm_2 import TestData from onnxscript.rewriter.ort_fusions._test_utils import assert_allclose, ort_run class TestMultiHeadAttention(unittest.TestCase): def test_smollm(self): # Generate model smollm_test = TestData() model = smollm_test.get_onnx_model() onnxscript.optimizer.optimize(model) xformers.fuse_rms_normalization(model) xformers.fuse_normalization(model) xformers.fuse_rotary_embedding(model) xformers.fuse_cos_sin_cache(model) # Run model inputs = smollm_test.get_ort_inputs() original_outputs = ort_run("original", model, inputs) # Fuse SDPA and MHA sdpa_count = xformers.fuse_sdpa(model) self.assertGreater(sdpa_count, 0) mha_count = xformers.fuse_mha(model) self.assertGreater(mha_count, 0) # Run model again new_outputs = ort_run("optimized", model, inputs) assert_allclose(new_outputs, original_outputs) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/rms_normalization.py000066400000000000000000000076671475371071500311410ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import onnxscript.ir as ir from onnxscript.rewriter import _ir_utils, pattern """ RMS Normalization: This is referred to as SimplifiedLayerNormalization in the ORT codebase. See https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/6d9636f07cccdb6e4ac453087ad54c3bc9854d50/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/contrib_defs.cc#L2981 Key points for the fusion optimization: * Input and scale are allowed to be of different types. * The normalization of the input can be done in a different precision than the input type, which is also the precision of reciprocal_rms returned by operation. * Input (x) must be: float or double or float16 or bfloat16 * Scale must be: float or double or float16 or bfloat16 * Normalization precision must be float or double """ float_types = [ ir.DataType.FLOAT, ir.DataType.FLOAT16, ir.DataType.BFLOAT16, ir.DataType.DOUBLE, ] fp_float_types = [ir.DataType.FLOAT, ir.DataType.DOUBLE] class RmsNormFusion(pattern.RewriteRuleClassBase): def __init__(self, name: str, *, cast_input: bool, cast_normalized: bool): """ Args: name: Name of the rule. cast_input: Whether to cast input to do the normalization in a different precision. cast_normalized: Whether to cast the normalized output to the target dtype (same as scale). """ super().__init__(name=name) self._cast_input = cast_input self._cast_normalized = cast_normalized def pattern(self, op, x, scale, epsilon, compute_dtype, target_dtype): if self._cast_input: x = op.Cast(x, to=compute_dtype) x_square = op.Pow(x, 2.0) mean_square = op.ReduceMean(x_square, [-1], keepdims=1, noop_with_empty_axes=0) mean_square_plus_epsilon = op.Add(mean_square, epsilon) rms = op.Sqrt(mean_square_plus_epsilon) reciprocal_rms = op.Reciprocal(rms) normalized = op.Mul(x, reciprocal_rms) if self._cast_normalized: normalized = op.Cast(normalized, to=target_dtype) return op.Mul(scale, normalized) def check(self, op, x, scale, epsilon, compute_dtype, target_dtype): """Check if the pattern matches conditions for use of SimplifiedLayerNormalization op.""" # epsilon must be a scalar epsilon_value = _ir_utils.get_singleton_value(epsilon) if not isinstance(epsilon_value, float): # TODO: support other types return False # input and output must be same dtype if x.dtype not in float_types: return False if scale.dtype not in float_types: return False stash_dtype = compute_dtype.value if self._cast_input else x.dtype if stash_dtype not in fp_float_types: return False return True def rewrite(self, op, x, scale, epsilon, compute_dtype, target_dtype): stash_dtype = compute_dtype.value if self._cast_input else x.dtype # Note: ORT's SimplifiedLayerNormalization was placed in onnx domain by mistake. # No need to use com.microsoft domain here. return op.SimplifiedLayerNormalization( x, scale, axis=-1, epsilon=_ir_utils.get_singleton_value(epsilon), stash_type=stash_dtype, ) _rule_0 = RmsNormFusion.rule("RmsNorm-0", cast_input=True, cast_normalized=True) _rule_1 = RmsNormFusion.rule("RmsNorm-1", cast_input=False, cast_normalized=True) _rule_2 = RmsNormFusion.rule("RmsNorm-2", cast_input=True, cast_normalized=False) _rule_3 = RmsNormFusion.rule("RmsNorm-3", cast_input=False, cast_normalized=False) rms_normalization_rules = [_rule_0, _rule_1, _rule_2, _rule_3] rms_normalization_ruleset = pattern.RewriteRuleSet(rms_normalization_rules) def fuse_rms_normalization(model: ir.Model) -> None: count = rms_normalization_ruleset.apply_to_model(model) print(f"RMS Normalization count: {count}") microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/rms_normalization_test.py000066400000000000000000000017561475371071500321710ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnxscript.optimizer from onnxscript.rewriter.ort_fusions._smollm_1 import TestData from onnxscript.rewriter.ort_fusions._test_utils import assert_allclose, ort_run from onnxscript.rewriter.ort_fusions.rms_normalization import fuse_rms_normalization class TestRmsNormalization(unittest.TestCase): def test_smollm(self): smollm_test = TestData() model = smollm_test.get_onnx_model() onnxscript.optimizer.optimize(model) inputs = smollm_test.get_ort_inputs() original_outputs = ort_run("original", model, inputs) fuse_rms_normalization(model) op_types = [n.op_type for n in model.graph] self.assertIn("SimplifiedLayerNormalization", op_types) new_outputs = ort_run("optimized", model, inputs) assert_allclose(new_outputs, original_outputs) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/rotary_embedding.py000066400000000000000000000051421475371071500306720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import onnxscript.ir as ir from onnxscript.rewriter import _ir_utils, pattern # Add first version of the RotaryEmbeddingFusion rule. This considers only one simple pattern # for full rotation without interleaving. # TODO(rama): Add pattern variations to handle other cases (interleaved, as well as partial rotation). # Note: This targets the new op being proposed to ONNX. This version does not exist in ORT yet. # so it can't be tested by running against ORT. See cos_sin_cache.py for a transformation that # rewrites the pattern into one that can be run against ORT. def _rotate_half_pattern(op, x, start1, end1, start2, end2): # Slice(input, starts, ends, axes, steps) x1 = op.Slice(x, start1, end1, [3], [1]) x2 = op.Slice(x, start2, end2, [3], [1]) minus_x2 = op.Neg(x2) rotated_x = op.Concat(minus_x2, x1, axis=-1) return rotated_x class RotaryEmbeddingFusion(pattern.RewriteRuleClassBase): def pattern(self, op, x, cos, sin, start1, end1, start2, end2): return x * cos + _rotate_half_pattern(op, x, start1, end1, start2, end2) * sin def check(self, op, x, start1, end1, start2, end2, **_): # x needs to be a 4D tensor with known last dimension size (== head_size) and known second dimension (num_heads) if x is None or x.shape is None or len(x.shape) != 4: return False if not isinstance(x.shape[1], int): return False head_size = x.shape[3] if not isinstance(head_size, int): return False half_head_size = head_size // 2 # Check that x is being split into two equal halves of size half_head_size return ( _ir_utils.is_singleton_value(start1, 0) and _ir_utils.is_singleton_value(end1, half_head_size) and _ir_utils.is_singleton_value(start2, half_head_size) and _ir_utils.is_singleton_value(end2, lambda x: x >= head_size) ) def rewrite(self, op, x, cos, sin, **_): num_heads = x.shape[1] return op.RotaryEmbedding( x, cos, sin, interleaved=0, num_heads=num_heads, _domain="ai.onnxruntime.fusion" ) _rule = RotaryEmbeddingFusion.rule() rotary_embedding_rules = pattern.RewriteRuleSet([_rule]) debug: bool = True def fuse_rotary_embedding(model: ir.Model) -> int: count = rotary_embedding_rules.apply_to_model(model) if count == 0 and debug: rotary_embedding_rules.apply_to_model(model, debug=True) else: print(f"Rotary Embedding count: {count}") return count microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/rotary_embedding_test.py000066400000000000000000000012571475371071500317340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnxscript.optimizer from onnxscript.rewriter.ort_fusions._smollm_1 import TestData from onnxscript.rewriter.ort_fusions.rotary_embedding import fuse_rotary_embedding class TestRotaryEmbedding(unittest.TestCase): def test_smollm(self): smollm_test = TestData() model = smollm_test.get_onnx_model() onnxscript.optimizer.optimize(model) fuse_rotary_embedding(model) op_types = [n.op_type for n in model.graph] self.assertIn("RotaryEmbedding", op_types) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/sdpa.py000066400000000000000000000056771475371071500263200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import math import onnxscript.ir as ir from onnxscript.rewriter import _ir_utils, pattern class SDPA(pattern.RewriteRuleClassBase): def __init__(self, name: str, *, use_mask: bool, pre_scale: bool): super().__init__(name=name) self._use_mask = use_mask self._pre_scale = pre_scale def pattern( self, op, query, key_transposed, value, mask, query_scale, key_scale, qk_scale ): if self._pre_scale: # Some implementations scale the query and key before computing the dot product query = op.Mul(query, query_scale) key_transposed = op.Mul(key_transposed, key_scale) attn_score = op.MatMul(query, key_transposed) if not self._pre_scale: # Some implementations scale the dot product. attn_score = op.Div(attn_score, qk_scale) if self._use_mask: # Some implementations add a mask to the dot product. attn_score = op.Add(attn_score, mask) attn_weight = op.Softmax(attn_score, axis=-1) attn_output = op.MatMul(attn_weight, value) return attn_output def check(self, op, query, key_transposed, value, mask, query_scale, key_scale, qk_scale): # Check that the scaling factors match what SDPA implements: # We need to know the hidden size to check the scaling factors. if query is None or query.shape is None or len(query.shape) < 2: return False hidden_size = query.shape[-1] if not isinstance(hidden_size, int): return False expected_scaling_factor = math.sqrt(hidden_size) if self._pre_scale: # Check if query_scale and key_scale are scalars == 1/sqrt(sqrt(hidden_size)) sqrt_scaling_factor = 1.0 / math.sqrt(expected_scaling_factor) if not _ir_utils.is_singleton_value(query_scale, sqrt_scaling_factor, rtol=1e-3): return False if not _ir_utils.is_singleton_value(key_scale, sqrt_scaling_factor, rtol=1e-3): return False else: # Check if qk_scale is a scalar == sqrt(hidden_size) if not _ir_utils.is_singleton_value(qk_scale, expected_scaling_factor, rtol=1e-3): return False # check ranks/shapes return True def rewrite(self, op, query, key_transposed, value, mask, **_): return op.SDPA(query, key_transposed, value, mask, _domain="ai.onnxruntime.fusion") masked_pre_mul_sdpa_rule = SDPA.rule("masked_pre_mul_sdpa", use_mask=True, pre_scale=True) masked_post_div_sdpa_rule = SDPA.rule("masked_post_div_sdpa", use_mask=True, pre_scale=False) sdpa_rules = pattern.RewriteRuleSet([masked_pre_mul_sdpa_rule, masked_post_div_sdpa_rule]) def fuse_sdpa(model: ir.Model) -> int: count = sdpa_rules.apply_to_model(model) print(f"SDPA count: {count}") return count microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/skip_normalization.py000066400000000000000000000024741475371071500312750ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from onnxscript.rewriter import pattern from onnxscript.rewriter.ort_fusions.rms_normalization import rms_normalization_rules def _skip_norm_pattern(op, input, skip, gamma, epsilon, stash_type): skip_sum = op.Add(input, skip) normalized = op.SimplifiedLayerNormalization( skip_sum, gamma, axis=-1, epsilon=epsilon, stash_type=stash_type, ) return normalized, skip_sum def _skip_normalization(op, input, skip, gamma, epsilon, stash_type): if stash_type.value != 1: # FLOAT type return None normalized, _mean, _inv_std_var, skip_sum = op.SkipSimplifiedLayerNormalization( input, skip, gamma, epsilon=epsilon, _outputs=4, _domain="com.microsoft", ) return normalized, skip_sum _rule = pattern.RewriteRule( _skip_norm_pattern, _skip_normalization, matcher=pattern.SimplePatternMatcher ) skip_normalization_rules = [_rule] normalization_rules = rms_normalization_rules + skip_normalization_rules normalization_ruleset = pattern.RewriteRuleSet(normalization_rules) def fuse_normalization(model): count = normalization_ruleset.apply_to_model(model) print(f"Normalization count: {count}") microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/skip_normalization_test.py000066400000000000000000000017541475371071500323340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnxscript.optimizer from onnxscript.rewriter.ort_fusions._smollm_1 import TestData from onnxscript.rewriter.ort_fusions._test_utils import assert_allclose, ort_run from onnxscript.rewriter.ort_fusions.skip_normalization import fuse_normalization class TestSkipNormalization(unittest.TestCase): def test_smollm(self): smollm_test = TestData() model = smollm_test.get_onnx_model() onnxscript.optimizer.optimize(model) inputs = smollm_test.get_ort_inputs() original_outputs = ort_run("original", model, inputs) fuse_normalization(model) op_types = [n.op_type for n in model.graph] self.assertIn("SkipSimplifiedLayerNormalization", op_types) new_outputs = ort_run("optimized", model, inputs) assert_allclose(new_outputs, original_outputs) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/softmax.py000066400000000000000000000035461475371071500270430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import logging import onnx from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter import pattern logger = logging.getLogger(__name__) def softmax_with_fp32_upcast(op, input, axis): upcast = op.Cast(input, to=onnx.TensorProto.FLOAT) softmax = op.Softmax(upcast, axis=axis) # pylint: disable=redefined-outer-name return op.Cast(softmax, to=onnx.TensorProto.FLOAT16) def softmax(op, input, axis): return op.Softmax(input, axis=axis) def softmax_with_fp32_upcast_without_axis(op, input): upcast = op.Cast(input, to=onnx.TensorProto.FLOAT) softmax = op.Softmax(upcast) # pylint: disable=redefined-outer-name return op.Cast(softmax, to=onnx.TensorProto.FLOAT16) def softmax_without_axis(op, input): return op.Softmax(input) def check_if_fp16_input(context, input, **_) -> bool: if input is None: logger.warning( "Cannot perform softmax upcast removal: " "cannot retrieve match_bindings for 'input' for dtype validation." ) return False return input.dtype == ir.DataType.FLOAT16 # pylint: disable=pointless-string-statement """ This is an onnxruntime specific pattern. Softmax upcast is a common pattern observed in transformers models to prevent overflow. However this is not required since onnxruntime implementation already takes overflow into account. Hence it is safe to remove the surrounding casts to free up memory as well as saving performance. """ # pylint: enable=pointless-string-statement rules = pattern.RewriteRuleSet( [ pattern.RewriteRule(softmax_with_fp32_upcast, softmax, check_if_fp16_input), pattern.RewriteRule( softmax_with_fp32_upcast_without_axis, softmax_without_axis, check_if_fp16_input, ), ] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/ort_fusions/softmax_test.py000066400000000000000000000054441475371071500301010ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx.parser import parameterized from onnxscript import ir from onnxscript.rewriter.ort_fusions import softmax class SoftmaxUpcastRemovalTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ("Softmax",), ("Softmax",), ] ) def test_softmax_upcast_to_fp32_is_removed_when_input_and_final_output_is_fp16( self, softmax_op_str ): model_proto = onnx.parser.parse_model( f""" agraph (float16[N] x) => (float16[N] z) {{ x_fp32 = Cast(x) z_fp32 = {softmax_op_str}(x_fp32) z = Cast(z_fp32) }} """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = softmax.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertNotIn("Cast", {node.op_type for node in model.graph}) @parameterized.parameterized.expand( [ ("Softmax",), ("Softmax",), ] ) def test_softmax_upcast_to_fp32_is_not_removed_when_input_is_not_fp16( self, softmax_op_str ): model_proto = onnx.parser.parse_model( f""" agraph (int32[N] x) => (float16[N] z) {{ x_fp32 = Cast(x) z_fp32 = {softmax_op_str}(x_fp32) z = Cast(z_fp32) }} """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = softmax.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual( len([node.op_type for node in model.graph if node.op_type == "Cast"]), 2 ) @parameterized.parameterized.expand( [ ("Softmax",), ("Softmax",), ] ) def test_softmax_upcast_to_fp32_is_not_removed_when_final_output_is_not_fp16( self, softmax_op_str ): model_proto = onnx.parser.parse_model( f""" agraph (float16[N] x) => (double[N] z) {{ x_fp32 = Cast(x) z_fp32 = {softmax_op_str}(x_fp32) z = Cast(z_fp32) }} """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = softmax.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual( len([node.op_type for node in model.graph if node.op_type == "Cast"]), 2 ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/pattern.py000066400000000000000000001777741475371071500245040ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import abc import contextlib import dataclasses import enum import inspect import itertools import math from collections import defaultdict from typing import ( Any, Callable, Iterable, Iterator, MutableSequence, Protocol, Sequence, Tuple, TypeVar, Union, ) import onnxscript.optimizer from onnxscript import ir from onnxscript.ir import _convenience, _tape T = TypeVar("T") class Pattern(Protocol[T]): # type: ignore[misc] """This is essentially a Predicate[T], that is, a Callable[[T], bool] bound to the name "matches".""" def matches(self, item: T) -> bool: ... class StringPattern(abc.ABC, Pattern[str]): """Abstract base class for string patterns.""" @abc.abstractmethod def matches(self, item: str) -> bool: pass @abc.abstractmethod def __str__(self) -> str: pass class StringConstantPattern(StringPattern): """Matches strings with given value.""" def __init__(self, value: str): self._value = value def matches(self, item: str) -> bool: return item == self._value def __str__(self) -> str: return self._value def value(self) -> str: return self._value class PrefixPattern(StringPattern): """Matches strings with a given prefix.""" def __init__(self, value: str) -> None: self._value = value def matches(self, value: str) -> bool: return value.startswith(self._value) def __str__(self) -> str: return f"{self._value}*" class AttrPattern(Pattern[Union[ir.Attr, ir.RefAttr]]): """Base class for an attribute pattern. Matches any attribute value by default.""" def __init__(self, name: str | None): self._name = name @property def name(self) -> str | None: return self._name def matches(self, attr: ir.Attr | ir.RefAttr) -> bool: return True def __str__(self) -> str: return self._name if self._name is not None else "anonymous:" + str(id(self)) # TODO: Support tensors. Align with usage elsewhere. SupportedAttrTypes = Union[ int, float, str, Sequence[int], Sequence[float], Sequence[str], ] class AttrConstantPattern(AttrPattern): """Matches attributes with given value. Uses standard equality for matching. For list-valued attributes, the order of elements matters. If order is immaterial, we need to define a separate pattern for that. """ def __init__(self, value: SupportedAttrTypes): super().__init__(None) self._value = value def matches(self, attr: ir.Attr | ir.RefAttr) -> bool: return isinstance(attr, ir.Attr) and attr.value == self._value def __str__(self) -> str: return str(self._value) def _to_attr_pattern(value: AttrPattern | ValuePattern | SupportedAttrTypes) -> AttrPattern: """Represents promotion of values allowed as keyword-arguments in a pattern-builder call to an AttrPattern.""" if isinstance(value, AttrPattern): return value if type(value) is ValuePattern: # This is a hack. Currently, when we create pattern-variables, we create them as ValuePattern, # and change them to AttrPattern if/when used in an attribute context. We could use type # annotations to distinguish between ValuePattern and AttrPattern, but forces users to # use these type annotations. # TODO: check for misuse at rule-creation time. (Currently will be caught by matcher at match-time.) return AttrPattern(value.name) if isinstance(value, (int, float, str)): return AttrConstantPattern(value) if isinstance(value, Sequence): if all(isinstance(i, (int, float)) for i in value): return AttrConstantPattern(value) if all(isinstance(i, str) for i in value): return AttrConstantPattern(value) raise ValueError("Only lists of int/float/str can be used as an AttrPattern") raise TypeError(f"Cannot convert {type(value)} to AttrPattern") class OpsetPatternBuilder: """Represents an opset pattern and a pattern builder. (i) It is used to create a NodePattern (via OpPatternBuilder). Example usage: :: z = op.Matmul(x, y) Here, `op` is an instance of OpsetPatternBuilder and `op.Matmul` is an instance of OpPatternBuilder, and `op.Matmul(x, y)` is an instance of NodePattern. (ii) It contains a domain pattern matched against the actual opset domain used in the input model. """ def __init__(self, domain: StringPattern | str, record: bool = False) -> None: if isinstance(domain, str): domain = StringConstantPattern(domain) self._domain_pattern = domain if record: self._nodes: list[NodePattern] | None = [] else: self._nodes = None def domain_pattern(self) -> StringPattern: return self._domain_pattern def __getattr__(self, op_name: str) -> OpPatternBuilder: return OpPatternBuilder(self, op_name) def submodule(self, name: str) -> OpPatternBuilder: """This method is used to match against submodule ops with prefix.""" return OpPatternBuilder(self, PrefixPattern(name)) def __str__(self) -> str: return str(self._domain_pattern) def add_node(self, node: NodePattern) -> None: if self._nodes is not None: self._nodes.append(node) def nodes(self) -> Sequence[NodePattern]: if self._nodes is None: raise ValueError("Nodes were not recorded.") return self._nodes onnxop = OpsetPatternBuilder("") torch_module_op = OpsetPatternBuilder(PrefixPattern("pkg.torch")) class OpPatternBuilder: """A utility class to build a NodePattern. It is used primarily to create a NodePattern. Example usage: :: z = op.Matmul(x, y) Here, `op` is an instance of OpsetPatternBuilder and `op.Matmul` is an instance of OpPatternBuilder, and `op.Matmul(x, y)` is an instance of NodePattern. """ def __init__( self, pattern_builder: OpsetPatternBuilder, op_name: str | Pattern[str], ) -> None: self.pattern_builder = pattern_builder self.op_name = op_name def __call__( self, *args, _domain: str | None = None, _version: int | None = None, _outputs: int | list[str | None] = 1, _allow_other_attributes: bool | None = None, _allow_other_inputs: bool | None = None, **kwargs, ): if _version is not None: raise ValueError( "The pattern builder does not support '_version' keyword argument. " "Version restrictions should be handled by rewrite rules." ) if _domain is None: opset_pattern = self.pattern_builder.domain_pattern() elif isinstance(_domain, str): opset_pattern = StringConstantPattern(_domain) else: # TODO(rama): allow OpsetPatternBuilder as _domain. raise TypeError("_domain must be a string.") if isinstance(_outputs, int): _outputs = [None for _ in range(_outputs)] elif not isinstance(_outputs, Sequence) or not all( isinstance(x, (str, type(None))) for x in _outputs ): raise ValueError("_outputs must be an int or a list[str|None].") inputs = [_to_value_pattern(x) for x in args] attributes = {name: _to_attr_pattern(value) for (name, value) in kwargs.items()} node_pattern = NodePattern( opset_pattern, self.op_name, inputs, attributes, _outputs, allow_other_attributes=_allow_other_attributes, allow_other_inputs=_allow_other_inputs, ) self.pattern_builder.add_node(node_pattern) output_values = node_pattern.outputs # Unpack outputs if there is only one output, the common case. if len(output_values) == 1: return output_values[0] else: return output_values def _to_value_pattern( x: ValuePattern | int | float | None, ) -> ValuePattern | None: """Promotes an input-value used to construct a NodePattern to a ValuePattern. Example usage: :: x = op.MatMul(a, b) z = op.Add(x, 0) In this example, `a, `b`, and `x` are ValuePatterns used to construct a NodePattern. `0` is a constant (int) value, and is automatically promoted to a ValuePattern. Note that this is a shorthand for creating a Constant pattern. The user can more explicitly write this as: :: z = op.Add(x, op.Constant(0)) """ if x is None or isinstance(x, ValuePattern): return x if isinstance(x, (int, float)): return Constant(x) if isinstance(x, Sequence): if all(isinstance(i, (int, float)) for i in x): return Constant(x) raise ValueError("Only lists of int/float can be used as a ValuePattern") raise TypeError(f"Cannot convert {type(x)} to ValuePattern") class MatchResult: """Represents the result of a match operation. A match can either succeed or fail. If it succeeds, it returns a list of nodes that matched the pattern and a set of bindings for the variables in the pattern. Example: :: def pattern(x, shape1, shape2): t1 = op.Reshape(x, shape1) t2 = op.Reshape(t1, shape2) return t2 The above pattern matches a sequence of two Reshape ops. The matched_nodes will contain the two Reshape ops, and the bindings will contain the values that are bound to the variables `x`, `shape1`, and `shape2`. """ def __init__(self) -> None: self._success: bool = True # For a successful match, _matched_nodes is a list of values that matched the pattern. # These include the internal nodes of the pattern that were matched, but not # the leaves (sub-trees) that match against the variables in the pattern. # These represent the values that will be replaced by the replacement pattern. self._matched_nodes: MutableSequence[ir.Node] = [] # For a successful match, bindings is a dictionary of mapping pattern-variable-names # to values. self.bindings: dict[str, Any] = {} self.outputs: list[ir.Value] = [] # For a failed match, _reason is a string that describes the reason for the failure. self._reason: str = "" # Track the node that caused the failure. # TODO: May be useful to extend this to be a collection of Nodes and Values. self._failure_node: ir.Node | None = None def __bool__(self): return self._success def fail(self, reason: str = "", node: ir.Node | None = None) -> MatchResult: self._success = False self._reason = reason self._failure_node = node return self @property def reason(self) -> str: return self._reason @property def nodes(self) -> MutableSequence[ir.Node]: return self._matched_nodes def bind(self, var: str, value: Any) -> bool: """Binds a pattern variable name to a value from the matched IR. Returns True if the binding is successful, False otherwise (when the binding is inconsistent). """ if var in self.bindings: # TODO(rama): Use appropriate equality-check here. if self.bindings[var] == value: return True self._success = False return False self.bindings[var] = value return True def extend(self, other: MatchResult | bool): if not self._success: return if not other: self._success = False return if isinstance(other, bool): return for var, val in other.bindings.items(): if var in self.bindings: # TODO: handle attribute var bindings if self.bindings[var] != val: self._success = False return else: self.bindings[var] = val assert self._matched_nodes is not None, "_matched_nodes should not be None." self._matched_nodes.extend(other._matched_nodes) # type: ignore[attr-defined] _pattern_builder: OpsetPatternBuilder = onnxop @contextlib.contextmanager def pattern_builder(builder: OpsetPatternBuilder): global _pattern_builder prev_builder = _pattern_builder _pattern_builder = builder yield _pattern_builder = prev_builder class ValuePattern: """Base class for all patterns that match against IR values. This is used primarily to provide operator overloadings for arithmetic operations, so that we can write patterns like `x + 1` and `1 + x`. """ def __init__(self, name: str | None) -> None: self._name = name # Note: uses will be computed only when the full graph-pattern is constructed. self._uses: list[tuple[NodePattern, int]] = [] def clone(self, node_map: dict[NodePattern, NodePattern]) -> ValuePattern: del node_map return ValuePattern(self._name) @property def name(self) -> str | None: return self._name def producer(self) -> NodePattern | None: return None def uses(self) -> Sequence[tuple[NodePattern, int]]: return self._uses def append_use(self, node: NodePattern, index: int): self._uses.append((node, index)) def __repr__(self) -> str: return f"ValuePattern({self._name!r})" def __add__(self, other): return _pattern_builder.Add(self, other) def __radd__(self, other): return _pattern_builder.Add(other, self) def __sub__(self, other): return _pattern_builder.Sub(self, other) def __rsub__(self, other): return _pattern_builder.Sub(other, self) def __mul__(self, other): return _pattern_builder.Mul(self, other) def __rmul__(self, other): return _pattern_builder.Mul(other, self) def __truediv__(self, other): return _pattern_builder.Div(self, other) def __rtruediv__(self, other): return _pattern_builder.Div(other, self) def __pow__(self, other): return _pattern_builder.Pow(self, other) def __str__(self) -> str: return self._name if self._name is not None else "anonymous:" + str(id(self)) class NodePattern: """Represents a pattern that matches against a Node. This differs from a NodeOutputPattern in that it matches against a node (which may produce 1 or more outputs), whereas a NodeOutputPattern matches against a specific output of a node. Args: domain: pattern to match against the domain of the node. op: pattern or string constant to match against the op_type of the node. inputs: sequence of ValuePatterns (or constants) to match against the inputs of the node. attributes: dictionary of attribute patterns to match against the attributes of the node. outputs: specifies pattern-variable-name for outputs (or None) allow_other_attributes: specifies whether other attributes (not mentioned in `attributes`) are allowed in the node. """ def __init__( self, domain: StringPattern, op: str | Pattern[str], inputs: Sequence[int | float | ValuePattern | None], attributes: dict[str, AttrPattern], outputs: Sequence[str | None], *, allow_other_attributes: bool | None, allow_other_inputs: bool | None, ): if allow_other_attributes is None: # Default behavior: allow other unmatched attributes in the node. allow_other_attributes = True if allow_other_inputs is None: # TODO(rama): Should we default to True? For now, we preserve the current behavior. allow_other_inputs = False self.domain = domain self.op = StringConstantPattern(op) if isinstance(op, str) else op self.inputs = [_to_value_pattern(x) for x in inputs] self.attributes = attributes self.allow_other_attributes = allow_other_attributes self.allow_other_inputs = allow_other_inputs # In the common case, domain and op are constants, which can be used to optimize matching. if isinstance(op, str) and isinstance(domain, StringConstantPattern): # TODO(rama): support overloaded operators. overload = "" self._op_identifier: tuple[str, str, str] | None = ( domain.value(), op, overload, ) else: self._op_identifier = None self.outputs = [NodeOutputPattern(self, i, name) for i, name in enumerate(outputs)] # Update uses for inputs. for index, value in enumerate(self.inputs): if value is not None: value.append_use(self, index) def __str__(self) -> str: inputs = ", ".join(str(v) for v in self.inputs) outputs = ", ".join(str(v) for v in self.outputs) attributes = ", ".join(f"{k}={v}" for k, v in self.attributes.items()) op = str(self.op) domain = str(self.domain) qualified_op = f"{domain}.{op}" if domain else op inputs_and_attributes = f"{inputs}, {attributes}" if attributes else inputs return f"{outputs} = {qualified_op} ({inputs_and_attributes})" def op_identifier(self) -> Tuple[str, str, str] | None: return self._op_identifier @property def op_type(self) -> str: return str(self.op) def matches(self, node: ir.Node, match: MatchResult) -> MatchResult: """Matches the pattern represented by self against a node. This is purely a local node-level match, and does not consider the subgraph rooted at the node. We check the domain, op_type, and attributes of the node, but not the inputs. """ # TODO(rama): Ensure we handle "" and "onnx.ai" correctly. if not self.op.matches(node.op_type): return match.fail( f"OpType mismatch: expected {self.op}, got {node.op_type}.", node ) if not self.domain.matches(node.domain): return match.fail( f"Domain mismatch: expected {self.domain}, got {node.domain}.", node ) for name, attr_pattern in self.attributes.items(): attr_value = node.attributes.get(name) if attr_value is None: return match.fail(f"Attribute {name} not found in node.", node) if not attr_pattern.matches(attr_value): return match.fail( f"Attribute {name} mismatch: expected {attr_pattern}, got {attr_value}.", node, ) if attr_pattern.name is not None: if not match.bind(attr_pattern.name, attr_value): return match if not self.allow_other_attributes: for name in node.attributes: # TODO: Support matching default nodes for attributes. if name not in self.attributes: return match.fail(f"Attribute {name} not expected in node.", node) return match def clone(self, node_map: dict[NodePattern, NodePattern], swap: bool) -> NodePattern: inputs = [(v.clone(node_map) if v is not None else None) for v in self.inputs] if swap: assert len(inputs) == 2, ( "Internal error: commutative swap applies only to binary ops." ) inputs = [inputs[1], inputs[0]] outputs = [value.name for value in self.outputs] copied = NodePattern( self.domain, self.op, inputs, self.attributes, outputs, allow_other_attributes=self.allow_other_attributes, allow_other_inputs=self.allow_other_inputs, ) node_map[self] = copied return copied class NodeOutputPattern(ValuePattern): """Represents a pattern that matches against a specific output of a Node. This is the primary pattern used to match against computed values, that is values computed using a specific op. """ def __init__( self, producer: NodePattern, output_index: int, name: str | None = None ) -> None: super().__init__(name) self._producer = producer self._output_index = output_index def clone(self, node_map: dict[NodePattern, NodePattern]) -> NodeOutputPattern: return node_map[self._producer].outputs[self._output_index] # return NodeOutputPattern(node_map[self._producer], self._output_index, self._name) @property def output_index(self) -> int: return self._output_index def producer(self) -> NodePattern: return self._producer Var = ValuePattern def _is_pattern_variable(x: Any) -> bool: # The derived classes of ValuePattern represent constant patterns and node-output patterns. return type(x) is ValuePattern class Constant(ValuePattern): """Represents a pattern that matches against a scalar constant value.""" def __init__( self, value: int | float | Sequence[int] | Sequence[float], rel_tol: float = 1e-5, abs_tol: float = 1e-8, ) -> None: super().__init__(None) self._value = list(value) if isinstance(value, Sequence) else value self._rel_tol = rel_tol self._abs_tol = abs_tol def clone(self, node_map: dict[NodePattern, NodePattern]) -> Constant: del node_map return Constant(self._value, self._rel_tol, self._abs_tol) @property def value(self) -> int | float | list[int] | list[float]: return self._value def matches(self, value: ir.Value, match: MatchResult) -> MatchResult: constant_value = value.const_value if constant_value is None: return match.fail(f"Value is not a constant, expecting {self.value}.") constant_value_numpy = constant_value.numpy() if isinstance(self._value, list): if constant_value_numpy.shape != (len(self._value),): return match.fail(f"Value has mismatching shape, expecting ({self.value},).") if not all( math.isclose( constant_value_numpy.item(i), self._value[i], rel_tol=self._rel_tol, abs_tol=self._abs_tol, ) for i in range(len(self._value)) ): return match.fail( f"Value mismatch: expected {self._value}, got {constant_value_numpy}." ) return match # Scalar constant case: # TODO (rama): allow users to specify shape requirement, if desired. if constant_value_numpy.size != 1: return match.fail(f"Value is not a scalar, expecting {self.value}.") if not math.isclose( constant_value_numpy.item(), self._value, rel_tol=self._rel_tol, abs_tol=self._abs_tol, ): match.fail( f"Value mismatch: expected {self._value}, got {constant_value_numpy.item()}." ) # Note: If the value is produced by a Constant node, we could include # the Constant node in the return_value list. However, we don't do that. # Instead, we will rely on DCE to remove the constant node if it is not # used elsewhere. return match def __str__(self) -> str: return str(self._value) def _nodes_in_pattern(outputs: Sequence[ValuePattern]) -> list[NodePattern]: """Returns all nodes used in a pattern, given the outputs of the pattern.""" node_patterns: list[NodePattern] = [] def visit(value_patterns: Sequence[ValuePattern | None]) -> None: for value_pattern in value_patterns: if isinstance(value_pattern, NodeOutputPattern): node_pattern = value_pattern.producer() if node_pattern not in node_patterns: node_patterns.append(node_pattern) visit(node_pattern.inputs) visit(outputs) node_patterns.reverse() return node_patterns def _add_backward_slice(node: NodePattern, backward_slice: set[NodePattern]) -> None: """Adds all nodes in the backward slice of given node to the set `backward_slice`. The backward slice of a node is the set of all nodes that are reachable from the node in a backward traversal from the given node. """ if node in backward_slice: return backward_slice.add(node) for value_pattern in node.inputs: if isinstance(value_pattern, NodeOutputPattern): _add_backward_slice(value_pattern.producer(), backward_slice) class GraphPattern: """Represents a pattern that can be matched against a subgraph.""" def __init__( self, inputs: Sequence[ValuePattern], outputs: Sequence[ValuePattern], nodes: Sequence[NodePattern], ) -> None: self._inputs = inputs self._outputs = outputs if len(outputs) == 0: raise ValueError("GraphPattern must have at least one output") self._nodes = nodes # _nodes_in_pattern(outputs) # Determine the output nodes of the pattern. These are a minimal set of nodes # whose backward-slices cover the entire pattern. output_nodes: set[NodePattern] = set() covered: set[NodePattern] = set() for value_pattern in outputs: if not isinstance(value_pattern, ValuePattern): raise TypeError( f"Invalid type {type(value_pattern)} for graph pattern output." ) if isinstance(value_pattern, Constant): raise NotImplementedError( "Constant values are not allowed as graph pattern outputs." ) if isinstance(value_pattern, NodeOutputPattern): candidate = value_pattern.producer() if candidate not in covered: output_nodes.add(candidate) _add_backward_slice(candidate, covered) self.output_nodes: list[NodePattern] = list(output_nodes) @property def output_node(self) -> NodePattern: if len(self.output_nodes) != 1: raise ValueError("GraphPattern does not have unique output node.") return self.output_nodes[0] def node(self, index: int) -> NodePattern: return self._nodes[index] def num_nodes(self) -> int: return len(self._nodes) def __len__(self) -> int: return self.num_nodes() @property def inputs(self) -> Sequence[ValuePattern]: return self._inputs @property def outputs(self) -> Sequence[ValuePattern]: return self._outputs def __iter__(self) -> Iterator[NodePattern]: return iter(self._nodes) def __reversed__(self) -> Iterator[NodePattern]: return reversed(self._nodes) @property def has_single_output_node(self) -> bool: return len(self.output_nodes) == 1 @property def num_outputs(self) -> int: return len(self._outputs) def commute(self) -> Sequence[GraphPattern]: def commute_node(node: NodePattern) -> Iterable[bool]: if node.op_identifier() == ("", "Add", "") or node.op_identifier() == ( "", "Mul", "", ): # Try with and without swapping inputs. return [False, True] # No swapping of inputs return [False] iteration_space = [commute_node(node) for node in self._nodes] def copy_graph(swap_list: Iterable[bool]) -> GraphPattern: if not any(swap_list): # No need to swap inputs of any node return self # Create a copy of the graph, with swapped inputs for the nodes that need it. node_map: dict[NodePattern, NodePattern] = {} new_inputs = [v.clone(node_map) for v in self._inputs] new_nodes = [ node.clone(node_map, swap) for node, swap in zip(self._nodes, swap_list) ] new_outputs = [v.clone(node_map) for v in self._outputs] return GraphPattern(new_inputs, new_outputs, new_nodes) return [copy_graph(swap_list) for swap_list in itertools.product(*iteration_space)] def __str__(self) -> str: inputs = ", ".join(str(v) for v in self._inputs) outputs = ", ".join(str(v) for v in self._outputs) nodes = "\n ".join(str(n) for n in self._nodes) return f"pattern ({inputs}) {{\n {nodes}\n return {outputs}\n}}" def _to_graph_pattern(pattern_constructor: Callable) -> GraphPattern: """Convert a pattern-construction function to a GraphPattern. A pattern-construction function will return values as below: :: def pattern(op, x: Var, shape1: Var, shape2: Var): ... return outputs We create a pattern graph by creating pattern-variables for each parameter of the function, and calling the function. The returned values are normalized to a list of ValuePatterns, which represent the outputs of the pattern graph. Args: pattern_constructor: Callable Returns: GraphPattern: A representation of the pattern that can be matched against a subgraph. """ _pattern_vars = inspect.signature(pattern_constructor).parameters pattern_inputs = [Var(v) for v in _pattern_vars][1:] # Skip the first parameter builder = OpsetPatternBuilder("", record=True) with pattern_builder(builder): pattern_outputs = pattern_constructor(builder, *pattern_inputs) # TODO(rama): classify inputs as value/attribute vars # Returned value could be a single ValuePattern or a list of ValuePatterns. # Normalize representation to a list of ValuePatterns. if isinstance(pattern_outputs, ValuePattern): pattern_outputs = [pattern_outputs] return GraphPattern(pattern_inputs, pattern_outputs, builder.nodes()) def _valid_to_replace( matched_nodes: Sequence[ir.Node], output_values: Sequence[ir.Value] ) -> bool: """Check that values computed by the matched_nodes, except for output_values, are used only by the matched_nodes.""" # * Must check that all values matched by pattern are used only by pattern, # except for the value that is replaced. # * Must ensure that replacement subgraph does not use any of the deleted # (intermediate) values. (Not necessary for now. Guaranteed.) for n in matched_nodes: for v in n.outputs: if v in output_values: continue if v.is_graph_output(): # value is an output-value of the graph/function. return False for consumer, _ in v.uses(): if consumer not in matched_nodes: return False return True RewriterContext = _tape.Builder @dataclasses.dataclass class ReplacementSubgraph: """A subgraph that will replace the matched pattern.""" match: MatchResult new_outputs: Sequence[ir.Value] new_nodes: Sequence[ir.Node] new_initializers: Sequence[ir.Value] used_opsets: _tape.UsedOpsets def always_true(*args, **kwargs) -> bool: """A condition function that always returns True. This is used when no condition function is provided for a rewrite rule. """ return True class ReplacementPatternFunction: """The replacement pattern that will replace the targeted pattern. Attributes: function (Callable): The replacement function that will be used to replace the matched pattern. """ def __init__(self, function) -> None: self._function = function def get_replacement(self, match: MatchResult) -> ReplacementSubgraph | None: context = RewriterContext() new_outputs = self._function(context, **match.bindings) if new_outputs is None: return None # Failed to create replacement subgraph if not isinstance(new_outputs, Sequence): new_outputs = [new_outputs] return ReplacementSubgraph( match, new_outputs, context.nodes, context.initializers, context.used_opsets ) def _update_opset_imports( graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, delta: ReplacementSubgraph ): imports = graph_or_function.opset_imports for domain, version in delta.used_opsets: if domain not in imports: # use 1 as default version if not explicitly specified imports[domain] = version if version is not None else 1 elif version is not None and version != imports[domain]: raise ValueError( f"Multiple versions of opset {domain} used. " f"Expected version {imports[domain]}, but got {version}." ) class PatternMatcher(abc.ABC): def __init__(self, pattern: GraphPattern) -> None: self.pattern = pattern @abc.abstractmethod def match( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node, *, verbose: int = 0, remove_nodes: bool = True, tracer: MatchingTracer | None = None, ) -> MatchResult: """Match the pattern against the subgraph ending at the given node.""" def __str__(self) -> str: return str(self.pattern) class SimplePatternMatcher(PatternMatcher): def __init__(self, pattern: GraphPattern) -> None: super().__init__(pattern) self._current_node: ir.Node | None = None def fail(self, reason: str, node: ir.Node | None = None) -> bool: if self._verbose: if self._matched: # Print only if at least one node successfully matched. count = len(self._matched) print(f"Match failed after {count} nodes: {reason}") self._match.fail(reason, node or self._current_node) return False def _match_constant(self, pattern_constant: Constant, value: ir.Value) -> bool: """Match a Constant pattern against a value. If the constant value is produced by a Constant node, we do not include the constant node as part of the matched graph. Thus, it will not be deleted, if subgraph replacement happens. But subsequent DCE will remove the constant node if it is not used elsewhere. """ constant_value = value.const_value if constant_value is None: return self.fail( f"Value {value.name} is not a constant, expecting {pattern_constant.value}.", ) try: constant_value_numpy = constant_value.numpy() except FileNotFoundError: return self.fail(f"Constant value of {value.name} not available.") pattern_constant_value = pattern_constant._value if isinstance(pattern_constant_value, list): expected_shape = (len(pattern_constant_value),) if constant_value_numpy.shape != expected_shape: return self.fail(f"Value has mismatching shape, expecting {expected_shape}.") if not all( math.isclose( constant_value_numpy.item(i), pattern_constant_value[i], rel_tol=pattern_constant._rel_tol, abs_tol=pattern_constant._abs_tol, ) for i in range(len(pattern_constant_value)) ): return self.fail( f"Value mismatch: expected {pattern_constant_value}, got {constant_value_numpy}." ) return True # TODO (rama): allow users to specify shape requirement, if desired. if constant_value_numpy.size != 1: return self.fail( f"Value {value.name} is not a scalar, expecting {pattern_constant_value}.", ) if not math.isclose( constant_value_numpy.item(), pattern_constant_value, rel_tol=pattern_constant._rel_tol, abs_tol=pattern_constant._abs_tol, ): return self.fail( f"Constant value mismatch: expected {pattern_constant_value}, got {constant_value_numpy.item()}.", ) return True def _match_node(self, pattern_node: NodePattern, node: ir.Node) -> bool: """Matches a pattern subgraph against subgraph rooted at node.""" self._current_node = node # Graph-matching: we do not allow the same pattern node to be matched against # different graph nodes. if pattern_node in self._matched: if self._matched[pattern_node] is not node: return self.fail("Same pattern node is matched against different graph nodes.") return True match = self._match if not pattern_node.matches(node, match): return self.fail(match.reason) if self._verbose: print(f"Matched: {node.op_type}") match.nodes.append(node) self._matched[pattern_node] = node # TODO: Revisit this to handle optional trailing inputs better. if pattern_node.allow_other_inputs: if len(node.inputs) < len(pattern_node.inputs): return self.fail( f"Number of inputs ({len(node.inputs)}) is less than expected ({len(pattern_node.inputs)})" ) else: if len(node.inputs) != len(pattern_node.inputs): return self.fail( f"Input nums mismatch. {len(node.inputs)} vs {len(pattern_node.inputs)}" ) for arg_value, arg_pattern in zip(node.inputs, pattern_node.inputs): # arg_pattern could be a Var, if it's the original arg. if arg_pattern is None: if arg_value is None: continue else: return self.fail("(Optional) input is expected to be None but is not.") if not self._match_value(arg_pattern, arg_value): return False for i, output_value_pattern in enumerate(pattern_node.outputs): if not self._bind_value(output_value_pattern, node.outputs[i]): return False return True def _bind_value(self, pattern_value: ValuePattern, value: ir.Value | None) -> bool: """Bind a ValuePattern var to ir Value.""" if pattern_value.name is not None: match = self._match if pattern_value.name in match.bindings: # TODO(rama): Use appropriate equality-check here: future extension possibility. if match.bindings[pattern_value.name] == value: return True return self.fail(f"Variable {pattern_value.name} is bound to multiple values.") match.bindings[pattern_value.name] = value return True def _match_value(self, pattern_value: ValuePattern, value: ir.Value | None) -> bool: """Match an IR value against a ValuePattern instance.""" if not self._bind_value(pattern_value, value): return False if isinstance(pattern_value, NodeOutputPattern): if value is None: return self.fail("Mismatch: Computed node pattern does not match None.") return self._match_node_output(pattern_value, value) if isinstance(pattern_value, Constant): if value is None: return self.fail("Mismatch: Constant pattern does not match None.") return self._match_constant(pattern_value, value) return True def _match_node_output(self, pattern_value: NodeOutputPattern, value: ir.Value) -> bool: """Match an IR value against a NodeOutputPattern instance.""" node = value.producer() if node is None: return self.fail( "Mismatch: Computed node pattern does not match uncomputed IR value." ) if value.index() != pattern_value.output_index: return self.fail( f"Node output index mismatch: expected {pattern_value._output_index}, got {value.index()}." ) return self._match_node(pattern_value.producer(), node) def _init_match(self, verbose: int) -> None: """Initialize the match state. Invoked before starting a new match.""" self._verbose = verbose self._matched: dict[NodePattern, ir.Node] = {} self._match: MatchResult = MatchResult() self._current_node = None def _get_output_values(self) -> list[ir.Value] | None: """Get values bound to the output variables of the pattern.""" output_values: list[ir.Value] = [] unbound_values: list[str] = [] for j, value_pattern in enumerate(self.pattern.outputs): if value_pattern.name is not None: if value_pattern.name in self._match.bindings: output_values.append(self._match.bindings[value_pattern.name]) else: unbound_values.append(value_pattern.name) elif isinstance(value_pattern, NodeOutputPattern): i = value_pattern.output_index node = value_pattern.producer() if node in self._matched: output_values.append(self._matched[node].outputs[i]) else: unbound_values.append(f"output_{j}") elif isinstance(value_pattern, Constant): raise NotImplementedError("Constant values as return-values not supported.") if unbound_values: self._match.fail(f"Error: Output values not found: {unbound_values}") return None return output_values def _match_single_output_node( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node, check_removable: bool, ) -> MatchResult: del model del graph_or_function pattern = self.pattern match = self._match if not pattern.has_single_output_node: return match.fail( "Internal Error: SimplePatternMatcher should not be used for patterns with multiple output nodes." ) if not self._match_node(pattern.output_node, node): return match output_values = self._get_output_values() if output_values is None: # TODO(rama): Is this a valid (useful) case? return match if check_removable and not _valid_to_replace(match.nodes, output_values): # TODO(rama): Match status should be updated to reflect failure reason. return match.fail("Matched nodes have other uses preventing replacement.") match.outputs.extend(output_values) return match def _multi_match(self, candidate: Iterable[ir.Node], check_removable: bool) -> MatchResult: """Find a match for a pattern with multiple output nodes. For a pattern with K output nodes, the input candidate should specify K nodes in the graph that will be matched against the pattern output nodes. Args: candidate: An iterable of nodes that will be matched against the pattern output nodes. check_removable: If True, check that the matched nodes can be removed (that is, that they are not used elsewhere in the graph). """ match = self._match for pattern_node, node in zip(self.pattern.output_nodes, candidate): if not self._match_node(pattern_node, node): return match output_values = self._get_output_values() if output_values is None: return match if check_removable and not _valid_to_replace(match.nodes, output_values): return match.fail("Matched nodes have other uses preventing replacement.") match.outputs.extend(output_values) return match def match( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node, *, verbose: int = 0, remove_nodes: bool = True, tracer: MatchingTracer | None = None, ) -> MatchResult: """Match the pattern against the subgraph ending at the given node. For patterns with multiple output nodes, the given node is matched against the first output node in the pattern. For the remaining output nodes in the pattern, we use a brute-force algorithm that enumerates all possible combinations of nodes from the graph (with a filter based on op-type). TODO: Consider omitting parameters model and graph_or_function. With the new IR, the graph can be obtained from the node, and the model is not used. But this is a shared abstract method of the Matcher interface, so other matcher implementation also needs to be updated. More importantly, matching in the presence of subgraphs (control-flow) can introduce some complications which require careful consideration. """ self._tracer = tracer if self.pattern.has_single_output_node: self._init_match(verbose) return self._match_single_output_node( model, graph_or_function, node, check_removable=remove_nodes ) else: # Note: This is a potentially expensive algorithm for matching patterns with # multiple output nodes. For patterns with N output nodes, we try all possible # combinations of N nodes from the graph, and check if they match the pattern. # The first node is fixed to the node argument in this method call. We do # some simple filtering by restricting the candidates for each remaining # output nodes to graph nodes with the same op_type as the corresponding pattern # node. For now, this is intended to be a simple, but robust, implementation # that can be used for debugging and testing. The GenericPatternMatcher is a # more sophisticated implementation, but incomplete. pattern_output_nodes = self.pattern.output_nodes op_to_nodes: dict[tuple[str, str, str], list[ir.Node]] = {} for n in graph_or_function: op_to_nodes.setdefault(n.op_identifier(), []).append(n) all_nodes = iter(graph_or_function) def get_nodes(pattern_node): id = pattern_node.op_identifier() if id is None: return all_nodes return op_to_nodes.get(id, []) candidates = [iter([node])] + [get_nodes(pn) for pn in pattern_output_nodes[1:]] match = None for combination in itertools.product(*candidates): self._init_match(verbose) match = self._multi_match(combination, check_removable=remove_nodes) if match: return match if match is None: return MatchResult().fail("No match found.") return match class RewriteRule: def __init__( self, target_pattern: GraphPattern | Callable, replacement_pattern: ReplacementPatternFunction | Callable, condition_function: Callable | None = None, matcher: PatternMatcher | Callable[[GraphPattern], PatternMatcher] | None = None, verbose: int = 0, name: str | None = None, remove_nodes: bool = True, graph_pre_visitor: Callable[[], None] | None = None, graph_post_visitor: Callable[[], None] | None = None, ) -> None: """Create a rewrite rule. Args: target_pattern: The GraphPattern that will be matched against the IR. If a callable is provided, it will be converted to a GraphPattern. replacement_pattern: The ReplacementPatternFunction that will be used to replace the matched pattern. If a callable is provided, it will be converted to a ReplacementPatternFunction. condition_function: The condition function that will be used to check if the pattern match found should be rewritten. matcher: The pattern matcher that will be used to match the pattern. If not provided, a default matcher will be used. verbose: The verbosity level of the rule. name: An optional name for the pattern that will show up in verbose logging. remove_nodes: If True, the matched nodes will be removed from the graph. graph_pre_visitor: A function that will be called before applying the rewriting to the top-level graph or a function. graph_post_visitor: A function that will be called after the rewriting is complete for a graph or function. """ if not isinstance(target_pattern, GraphPattern): target_pattern = _to_graph_pattern(target_pattern) self._target_pattern = target_pattern if not isinstance(replacement_pattern, ReplacementPatternFunction): replacement_pattern = ReplacementPatternFunction(replacement_pattern) self._replacement_pattern = replacement_pattern self._condition_function = condition_function or always_true if isinstance(matcher, PatternMatcher): self._matcher = matcher elif matcher is None: if target_pattern.has_single_output_node: self._matcher = SimplePatternMatcher(self._target_pattern) else: import onnxscript.rewriter.generic_pattern as generic_pattern self._matcher = generic_pattern.GenericPatternMatcher(self._target_pattern) else: self._matcher = matcher(self._target_pattern) self._verbose = verbose self.name = name self.remove_nodes = remove_nodes self.graph_pre_visitor = graph_pre_visitor self.graph_post_visitor = graph_post_visitor def __str__(self) -> str: return self.name if self.name else "Anonymous Rule" def try_rewrite( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node, *, verbose: int | None = None, tracer: MatchingTracer | None = None, ) -> ReplacementSubgraph | None: """If the node matches the pattern, then replace the node with the replacement pattern.""" if verbose and verbose > 2: print(f"[try_rewrite] {self}") verbose = verbose if verbose is not None else self._verbose match = self._matcher.match( model, graph_or_function, node, verbose=verbose, remove_nodes=self.remove_nodes ) if match: context = None # TODO(rama) for var in self._target_pattern.inputs: if var.name is not None: if var.name not in match.bindings: match.bindings[var.name] = None if not self._condition_function(context, **match.bindings): if tracer: tracer.log( self, graph_or_function, node, match, MatchStatus.CONDITION_FAILED ) return None replacement_subgraph = self._replacement_pattern.get_replacement(match) if replacement_subgraph is None: if tracer: tracer.log( self, graph_or_function, node, match, MatchStatus.REPLACEMENT_FAILED ) return None if len(replacement_subgraph.new_outputs) != self._target_pattern.num_outputs: raise ValueError( f"Number of outputs from replacement function does not match the number of outputs from the target pattern. " f"Expected {self._target_pattern.num_outputs}, but got {len(replacement_subgraph.new_outputs)}." ) # TODO(rama): Remove the opset imports from deleted nodes? _update_opset_imports(graph_or_function, replacement_subgraph) _update_opset_imports(model.graph, replacement_subgraph) if tracer: tracer.log(self, graph_or_function, node, match, MatchStatus.SUCCESS) return replacement_subgraph if tracer: tracer.log(self, graph_or_function, node, match, MatchStatus.NO_MATCH) return None def apply_to_model( self, model: ir.Model, *, commute: bool = False, verbose: int | None = None, debug: bool = False, ): # A convenience method to apply the rule to a model. We use a RewriteRuleSet to # handle commutative rules. return RewriteRuleSet([self], commute=commute).apply_to_model( model, verbose=verbose, debug=debug ) def commute(self) -> Sequence[RewriteRule]: def replace_pattern(new_pattern): """Return a shallow copy of self with node_pattern replaced by new_pattern.""" # TODO(rama): Maybe we should use a better alternative to construct new matcher. matcher_class = type(self._matcher) return RewriteRule( new_pattern, self._replacement_pattern, self._condition_function, matcher_class(new_pattern), self._verbose, self.name, self.remove_nodes, self.graph_pre_visitor, self.graph_post_visitor, ) return [replace_pattern(p) for p in self._target_pattern.commute()] class RewriteRuleAsClass: """Defines a class grouping method pattern, rewrite, check. This class is then given to function :func:`make_rewrite_rule_from_class` to define a new rule. """ @classmethod def pattern(cls, op, *_) -> Any: raise NotImplementedError("Method 'pattern' must be overwritten.") @classmethod def rewrite(cls, op, *_) -> Any: raise NotImplementedError("Method 'rewrite' must be overwritten.") @classmethod def check(cls, context, *_, **__) -> bool: return True def make_rewrite_rule_from_class( rule_class: type | RewriteRuleAsClass, generic: bool = False ) -> RewriteRule: """Creates a RewriteRule from a class defining the function pattern, rewrite, check with class method. It makes it is easier to read when a module contains multiple patterns. Example:: class TransposeIdentity(RewriteRuleAsClass): @classmethod def pattern(cls, op, x, perm): return op.Transpose(x, perm=perm) @classmethod def check(cls, context, x: ir.Value, perm: ir.Attr | ir.RefAttr) -> bool: if isinstance(perm, ir.RefAttr): return False if perm.type == ir.AttributeType.INTS: if perm.value == list(range(len(perm.value))): return True return False @classmethod def rewrite(cls, op, x: ir.Value, perm: ir.Attr | None = None): return op.Identity(x) transpose_identity_rule = make_rewrite_rule_from_class(TransposeIdentity) """ assert hasattr(rule_class, "pattern"), f"Method 'pattern' is missing from {rule_class!r}." assert hasattr(rule_class, "rewrite"), f"Method 'rewrite' is missing from {rule_class!r}." assert hasattr(rule_class, "check"), f"Method 'check' is missing from {rule_class!r}." if generic: import onnxscript.rewriter.generic_pattern as orpp return RewriteRule( rule_class.pattern, rule_class.rewrite, rule_class.check, orpp.GenericPatternMatcher, name=rule_class.__name__, # type: ignore[union-attr] ) return RewriteRule( rule_class.pattern, rule_class.rewrite, rule_class.check, name=rule_class.__name__, # type: ignore[union-attr] ) # Variation of RewriteRuleAsClass that is based on instance methods instead of class methods. # Useful to implement a family of rules to support pattern variations. # TODO: cleanup the naming conventions for these inter-related classes. class RewriteRuleClassBase: @classmethod def rule(cls, *args, **kwargs): instance = cls(*args, **kwargs) setup = instance.setup if hasattr(instance, "setup") else None cleanup = instance.cleanup if hasattr(instance, "cleanup") else None return RewriteRule( instance.pattern, instance.rewrite, instance.check, name=instance.name, remove_nodes=instance.remove_nodes, graph_pre_visitor=setup, graph_post_visitor=cleanup, ) def __init__(self, name: str | None = None, remove_nodes: bool = True) -> None: self.name = name or self.__class__.__name__ self.remove_nodes = remove_nodes def pattern(self, op, *args, **kwargs): raise NotImplementedError("Method 'pattern' must be implemented by derived class.") def check(self, op, *args, **kwargs): # Default check function that always returns True. return True def rewrite(self, op, *args, **kwargs): raise NotImplementedError("Method 'rewrite' must be implemented by derived class.") class RewriteRuleSet: def __init__(self, rules: Sequence[RewriteRule], *, commute: bool = False) -> None: if commute: rules = list(itertools.chain.from_iterable([rule.commute() for rule in rules])) self.rules = rules def _apply_to_graph_or_function( self, model: ir.Model, graph_or_function: ir.Graph | ir.Function, *, verbose: int | None, tracer: MatchingTracer | None = None, ) -> int: """ Apply the rewrite rules to the given graph or function. Args: model: The model to which the rewrite rules are applied. graph_or_function: The graph or function to which the rewrite rules are applied. verbose: The verbosity level. Defaults to None. tracer: The tracer for debugging. Defaults to None. Returns: The number of rewrite rules applied. """ count = 0 # NOTE: Rules should be prioritized in the order they are added to the RewriteRuleSet. # And the graph is applied in order. for rule in self.rules: if rule.graph_pre_visitor: rule.graph_pre_visitor() for node in graph_or_function: delta = rule.try_rewrite( model, graph_or_function, node, verbose=verbose, tracer=tracer ) if delta is None or tracer is not None: continue assert isinstance(delta, ReplacementSubgraph) if delta.new_initializers: if isinstance(graph_or_function, ir.Function): # TODO(rama): Can't add initializers to functions. But currently this is not # an issue, as we apply inlining before applying rewrite rules. if verbose: print( f"Rewrites adding initializers not supported for functions: {rule}" ) continue initializers = graph_or_function.initializers for initializer in delta.new_initializers: if initializer.name in initializers: if verbose: print(f"Initializer {initializer.name} already exists.") continue for initializer in delta.new_initializers: initializers[initializer.name] = initializer # type: ignore[index] # TODO: This does not yet handle the problem of determining the correct insertion point # for inserted nodes in the case of patterns with multiple output-nodes. The following # is sufficient for patterns with a single output-node "node", which can serve as the # insertion-point. onnxscript.optimizer.basic_constant_propagation(delta.new_nodes) _convenience.replace_nodes_and_values( graph_or_function, node, delta.match.nodes if rule.remove_nodes else [], delta.new_nodes, delta.match.outputs, delta.new_outputs, ) count += 1 if rule.graph_post_visitor: rule.graph_post_visitor() return count def apply_to_model( self, model: ir.Model, *, verbose: int | None = None, debug: bool = False ) -> int: """Apply the rewrite rules in the set to the model. Args: model: The model to which the rewrite rules are applied. verbose: The verbosity level of messages. Defaults to None. debug: Whether to enable debugging. Defaults to False. In the debug mode, no changes are made to the model, only a report is produced at the end about the best matches found. Returns: The number of applications of rewrite rules. """ assert isinstance(model, ir.Model) tracer = MatchingTracer() if debug else None onnxscript.optimizer.basic_constant_propagation(model.graph) count = self._apply_to_graph_or_function( model, model.graph, verbose=verbose, tracer=tracer ) for function in model.functions.values(): onnxscript.optimizer.basic_constant_propagation(function) count += self._apply_to_graph_or_function( model, function, verbose=verbose, tracer=tracer ) if tracer: tracer.report() return count def __iter__(self): yield from self.rules class MatchStatus(enum.IntEnum): """The status of a pattern-matching operation.""" NO_MATCH = 0 # No successful match found for entire pattern graph CONDITION_FAILED = 1 # Subsequent validation check failed REPLACEMENT_FAILED = 2 # Replacement subgraph could not be created SUCCESS = 3 # A successful match was found @dataclasses.dataclass class MatchInfo: """The status of a pattern-matching operation. An extension of MatchResult.""" match_result: MatchResult root_node: ir.Node container: ir.Graph | ir.Function status: MatchStatus def score(self) -> int: """Return a score for the match.""" return len(self.match_result.nodes) + int(self.status.value) * 100 class MatchingTracer: """A debugging helper class to trace the matching of a pattern against a graph. This is used to track the best matches found for each rule, and to report the results at the end of the matching. """ def __init__(self) -> None: self._log: dict[RewriteRule, list[MatchInfo]] = defaultdict(list) def log( self, rule: RewriteRule, container: ir.Graph | ir.Function, node: ir.Node, match_result: MatchResult, status: MatchStatus, ) -> None: this_match = MatchInfo(match_result, node, container, status) this_score = this_match.score() if this_score == 0: return best_matches = self._log[rule] if best_matches: if this_score < best_matches[0].score(): return if this_score > best_matches[0].score(): best_matches.clear() best_matches.append(this_match) def report(self) -> None: import onnxscript.rewriter._ir_utils as ir_utils print("===") for rule, matches in self._log.items(): if not matches: continue print(f"Rule: {rule}") print(f"Best score: {matches[0].score()}") for match in matches: print(f"Status: {match.status}") if match.status == MatchStatus.NO_MATCH: print("Graph matching failed: " + match.match_result.reason) node = match.match_result._failure_node if node: print("Failure at or around node:") node.display() print("Matched nodes:") ir_utils.display_nodes(match.match_result.nodes) print("===") microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/pattern_test.py000066400000000000000000000507421475371071500255240ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import contextlib import io import logging import unittest import numpy as np import onnx.checker import onnx.parser from onnxscript import FLOAT, ir, script from onnxscript import opset17 as op from onnxscript.rewriter import cast_constant_of_shape, pattern logger = logging.getLogger(__name__) class ReciprocalMulTest(unittest.TestCase): def rule(self) -> pattern.RewriteRule: def reciprocal_mul_pattern(op, x, y): return (1 / x) * y def div(op, x, y): return op.Div(y, x) return pattern.RewriteRule(reciprocal_mul_pattern, div) def test_single_match(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[N] z) { c1 = Constant() t1 = Div(c1, x) z1 = Mul(t1, y) z = Identity(z1) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = self.rule().apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 3) def test_failed_match(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[N] z) { c1 = Constant() t1 = Div(c1, x) z1 = Mul(t1, y) z = Identity(z1) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = self.rule().apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 0) self.assertEqual(len(model.graph), 4) # Test verbose output produces something: # TODO(rama): Need a better way to test this. # Well-defined error-codes and messages would be helpful. buffer = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(buffer): self.rule().apply_to_model(model, verbose=5) out = buffer.getvalue() self.assertIn("Match failed", out) def test_multiple_matches(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[N] z) { # {c1, t1, z1} is a valid match # {c2, t2, z2} is a valid match # {c3, t3, z3} is a match, but cannot be replaced since t3 has other-uses. c1 = Constant() c2 = Constant() t2 = Div(c2, y) t1 = Div(c1, x) z1 = Mul(t1, y) z2 = Mul(t2, z1) c3 = Constant() t3 = Div(c3, x) z3 = Mul(t3, y) reuse_t3 = Div(t3, x) z = Add(z2, reuse_t3) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = self.rule().apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 2) self.assertEqual(len(model.graph), 9) class FastGeluTest(unittest.TestCase): def rule(self) -> pattern.RewriteRule: def fast_gelu_pattern1(op, x): b = 0.044715 c = 0.79788 tanh = op.Tanh(c * (x + (x**3) * b)) return (1.0 + tanh) * (0.5 * x) def fast_gelu(op, x): return op.FastGelu(x, _domain="com.microsoft") return pattern.RewriteRule(fast_gelu_pattern1, fast_gelu) def long_form_rule(self) -> pattern.RewriteRule: def fast_gelu_pattern1_long(op, x): three = pattern.Constant(3) x_cube = op.Pow(x, three) b = pattern.Constant(0.044715) x_cube_mul_b = op.Mul(x_cube, b) # support OR op.Mul(B, x_cube) sum_ = op.Add(x, x_cube_mul_b) c = pattern.Constant(0.79788) c_times_sum = op.Mul(c, sum_) tanh = op.Tanh(c_times_sum) one = pattern.Constant(1.0) one_plus_tanh = op.Add(one, tanh) half = pattern.Constant(0.5) half_x = op.Mul(half, x) return op.Mul(one_plus_tanh, half_x) def fast_gelu(op, x): return op.FastGelu(x, _domain="com.microsoft") return pattern.RewriteRule(fast_gelu_pattern1_long, fast_gelu) def _check(self, rule): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[N] z) { three = Constant () x_cube = Pow(x, three) B = Constant () x_cube_mul_B = Mul(x_cube, B) sum = Add(x, x_cube_mul_B) C = Constant () C_times_sum = Mul(C, sum) tanh = Tanh(C_times_sum) one = Constant () one_plus_tanh = Add(one, tanh) half = Constant () half_x = Mul(half, x) z = Mul(one_plus_tanh, half_x) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) # 5 Constant nodes and 1 FastGelu node self.assertEqual(len(model.graph), 6) def test_short_rule(self): self._check(self.rule()) def test_long_rule(self): self._check(self.long_form_rule()) class ConcatTest(unittest.TestCase): def rule(self) -> pattern.RewriteRule: def concat_pattern(op, x, y, axis): seq = op.SequenceConstruct(x, y) return op.ConcatFromSequence(seq, axis=axis) def concat(op, x, y, axis): return op.Concat(x, y, axis=axis) return pattern.RewriteRule(concat_pattern, concat) def test_concat(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[M] z) { t = SequenceConstruct (x, y) z = ConcatFromSequence (t) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = self.rule().apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 1) def test_concat_in_function(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[M] y) => (float[Z] z) { z = afunction (x, y) } afunction (x, y) => (z) { t = SequenceConstruct (x, y) z = ConcatFromSequence (t) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = self.rule().apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(len(model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")]), 1) self.assertEqual(model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")][0].op_type, "Concat") class RewriteRuleTest(unittest.TestCase): def test_commute(self): def add_0(op, x): return x + 0 def identity(op, x): return op.Identity(x) add_0_rule = pattern.RewriteRule(add_0, identity) model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[M] z) { zero = Constant () z = Add (zero, x) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = pattern.RewriteRuleSet([add_0_rule], commute=True).apply_to_model(model) optimized_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(count, 1) nodes = optimized_model.graph.node self.assertEqual(len(nodes), 2) self.assertEqual(nodes[1].op_type, "Identity") def test_const_value(self): def reshape(op, x, newshape): return op.Reshape(x, newshape) def identity(op, x, newshape): del newshape # Unused return op.Identity(x) def check_for_redundant_reshape(context, x, newshape): oldshape = x.shape newshape_const_value = newshape.const_value if newshape_const_value is None: return False newshape = newshape_const_value.numpy() newshape = newshape.tolist() if len(oldshape) != len(newshape): return False return all(not (d1 != d2 and d2 != -1) for d1, d2 in zip(oldshape, newshape)) # pylint: disable=consider-using-in rule = pattern.RewriteRule(reshape, identity, check_for_redundant_reshape) model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[10, 20, 30] x) => (float[10, 20, 30] z) { shape = Constant () z = Reshape (x, shape) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = pattern.RewriteRuleSet([rule]).apply_to_model(model) optimized_model = ir.serde.serialize_model(model) self.assertEqual(count, 1) nodes = optimized_model.graph.node self.assertEqual(len(nodes), 2) self.assertEqual(nodes[1].op_type, "Identity") def test_delayed_run_provides_correct_bindings_for_multiple_matches(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (int64[2] input_x) => (float16[1, 4] output, float[1, 4] output2) { constant = ConstantOfShape (input_x) output = Cast (constant) constant2 = ConstantOfShape (input_x) output2 = Cast (constant2) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = cast_constant_of_shape.rules.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 2) self.assertEqual(len(model.graph), 2) self.assertEqual(model.graph[0].attributes["value"].value.dtype, 10) self.assertEqual(model.graph[1].attributes["value"].value.dtype, 1) def test_opset_import(self): def add_same(op, x): return x + x def double(op, x): return op.Double(x, _domain="custom.domain", _version=10) rule = pattern.RewriteRule(add_same, double) model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[M] z) { y = Add (x, x) z = Relu (y) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = pattern.RewriteRuleSet([rule], commute=True).apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(model.graph.opset_imports["custom.domain"], 10) def test_opset_import_in_function(self): def add_same(op, x): return x + x def double(op, x): return op.Double(x, _domain="custom.domain", _version=10) rule = pattern.RewriteRule(add_same, double) model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x) => (float[M] z) { z = pkg.custom.afunction (x) } afunction (x) => (z) { y = Add (x, x) z = Relu (y) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = pattern.RewriteRuleSet([rule], commute=True).apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.functions), 1) self.assertEqual(model.graph.opset_imports["custom.domain"], 10) self.assertEqual( model.functions[("pkg.custom", "afunction", "")].opset_imports["custom.domain"], 10 ) onnx.checker.check_model(ir.serde.serialize_model(model)) def test_optional_attribute(self): """Test rules with optional attributes.""" def concat_pattern(op, x, y): seq = op.SequenceConstruct(x, y) result = op.ConcatFromSequence(seq, _outputs=["result"]) return result def concat(op, x, y, result: ir.Value): node = result.producer() assert node is not None axis = node.attributes.get("axis", None) return op.Concat(x, y, axis=axis) rule = pattern.RewriteRule(concat_pattern, concat) # Case 1: a model with attribute axis present model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[M] z) { t = SequenceConstruct (x, y) z = ConcatFromSequence (t) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 1) self.assertEqual(model.graph[0].op_type, "Concat") self.assertEqual(model.graph[0].attributes["axis"].value, 0) # Case 2: a model with attribute axis absent model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[N] x, float[N] y) => (float[M] z) { t = SequenceConstruct (x, y) z = ConcatFromSequence (t) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 1) self.assertEqual(model.graph[0].op_type, "Concat") self.assertNotIn("axis", model.graph[0].attributes) def test_match_none_input(self): def none_pattern(op, x): # match against a call to Original where the first input is None return op.Original(None, x) def replacement(op, x): return op.Replaced(x) rule = pattern.RewriteRule(none_pattern, replacement) @script() def test_model(x: FLOAT[1024]) -> FLOAT[1024]: # Pattern should match following call t1 = op.Original(None, x) # Pattern should not match following call z = op.Original(t1, x) return z model_proto = test_model.to_model_proto() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 1) self.assertEqual(len(model.graph), 2) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Replaced") self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Original") def test_match_optional_input(self): def none_pattern(op, optional_input, x): # match against a call to Original where the first input may or may not be None return op.Original(optional_input, x) def replacement(op, optional_input, x): if optional_input is None: return op.ReplacedNone(x) return op.ReplacedNotNone(x) rule = pattern.RewriteRule(none_pattern, replacement) @script() def test_model(x: FLOAT[1024]) -> FLOAT[1024]: # Pattern should match following call t1 = op.Original(None, x) # as well as this one z = op.Original(t1, x) return z model_proto = test_model.to_model_proto() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 2) self.assertEqual(len(model.graph), 2) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "ReplacedNone") self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "ReplacedNotNone") def test_graph_visitor(self): class ReplaceFoo(pattern.RewriteRuleClassBase): def __init__(self): super().__init__() self.replacement = None def pattern(self, op): return op.Foo() def rewrite(self, op): if self.replacement is None: self.replacement = op.Bar() return self.replacement rule = ReplaceFoo.rule() @script() def test_model(x: FLOAT[1024]) -> FLOAT[1024]: # Pattern should match following call t1 = op.Foo() # as well as this one t2 = op.Foo() z = op.Add(t1, t2) return z model_proto = test_model.to_model_proto() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) count = rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(count, 2) self.assertEqual(len(model.graph), 2) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Bar") self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Add") def test_debug_mode(self): def source_pattern(op, x): t1 = op.Abs(x) t2 = op.Neg(t1) t3 = op.Exp(t2) return t3 def replacement(op, x): return op.Something(x) rule = pattern.RewriteRule(source_pattern, replacement) @script() def test_model(x: FLOAT[1024]) -> FLOAT[1024]: a2 = op.Abs(x) # match-1 fails here a3 = op.Exp(a2) # match-1 starts here b1 = op.Neg(a3) # match-2 fails here b2 = op.Neg(b1) # match-2 (partially) succeeds here b3 = op.Exp(b2) # match-2 starts here return b3 model_proto = test_model.to_model_proto() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) output_buffer = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(output_buffer): count = rule.apply_to_model(model, debug=True) captured_output = output_buffer.getvalue() self.assertEqual(count, 0) # Not a robust test. But test serves to ensure that debug mode is producing something. self.assertIn("OpType mismatch: expected Abs, got Neg", captured_output) def test_new_initializer(self): def source_pattern(op, x, y): return op.Gemm(x, op.Transpose(y)) def check(context, x, y): return y.const_value is not None def replacement(op, x, y): tensor = y.const_value name = y.name + "_transposed" transposed = ir.tensor(tensor.numpy().T, name=name) initializer = op.initializer(transposed) return op.Gemm(x, initializer) rule = pattern.RewriteRule(source_pattern, replacement, check) y_value = np.random.rand(8, 4).astype(np.float32) @script() def test_model(x: FLOAT[16, 8]) -> FLOAT[16, 4]: y = op.Constant(value=y_value) return op.Gemm(x, op.Transpose(y)) model_proto = test_model.to_model_proto() model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) rule.apply_to_model(model) self.assertEqual(len(model.graph.initializers), 1) last_node = model.graph[-1] self.assertEqual(len(last_node.inputs), 2) init_name = last_node.inputs[1].name self.assertIn(init_name, model.graph.initializers) self.assertIs(last_node.inputs[1], model.graph.initializers[init_name]) class PatternBuilderTest(unittest.TestCase): def test_pattern_builder_context(self): builder = pattern.OpsetPatternBuilder("", True) with pattern.pattern_builder(builder): x = builder.Op1() y = builder.Op2(x) z = x + y w = builder.Op3(z) _ = z * w ops = [x.op_type for x in builder.nodes()] self.assertEqual(ops, ["Op1", "Op2", "Add", "Op3", "Mul"]) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/rewriter/testing.py000066400000000000000000000051751475371071500244650ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Any import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort from onnxscript import ir def assert_numerically_equal( original_model_proto: onnx.ModelProto | ir.Model, rewritten_model_proto: onnx.ModelProto | ir.Model, args: tuple[Any, ...], rtol: float = 1, atol: float = 1e-3, ): """Assert that the two models are numerically equal. Args: original_model_proto: The original model proto or ir.Model. rewritten_model_proto: The rewritten by the rules model proto or ir.Model. rtol: Relative tolerance. atol: Absolute tolerance. args: The positional arguments to pass to the model. """ if isinstance(original_model_proto, ir.Model): original_model_proto = ir.serde.serialize_model(original_model_proto) if isinstance(rewritten_model_proto, ir.Model): rewritten_model_proto = ir.serde.serialize_model(rewritten_model_proto) original_proto_ort_inputs = { k.name: v for k, v in zip(original_model_proto.graph.input, args) } original_proto_ort_inference_session = _ort_session_initializer( original_model_proto.SerializeToString() ) run_options = ort.RunOptions() run_options.log_severity_level = 3 # 3: Error original_outputs = original_proto_ort_inference_session.run( None, original_proto_ort_inputs, run_options=run_options ) the_rewritten_proto_ort_inputs = { k.name: v for k, v in zip(rewritten_model_proto.graph.input, args) } the_rewritten_proto_ort_inference_session = _ort_session_initializer( rewritten_model_proto.SerializeToString() ) the_rewritten_outputs = the_rewritten_proto_ort_inference_session.run( None, the_rewritten_proto_ort_inputs, run_options=run_options ) np.testing.assert_allclose( original_outputs, the_rewritten_outputs, rtol=rtol, atol=atol, equal_nan=True ) def _ort_session_initializer(model: str | bytes) -> ort.InferenceSession: """Initialize an ONNX Runtime inference session with the specified model.""" import onnxruntime as ort session_options = ort.SessionOptions() session_options.log_severity_level = 3 # 3: Error possible_providers = ( "CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider", ) available_providers = set(ort.get_available_providers()) providers = [ provider for provider in possible_providers if provider in available_providers ] return ort.InferenceSession(model, providers=providers, sess_options=session_options) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/sourceinfo.py000066400000000000000000000032451475371071500233150ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # ------------------------------------------------------------------------- """Source code information used for diagnostic messages.""" from __future__ import annotations import ast from typing import Callable, Optional class SourceInfo: """Information about onnxscript source fragment, used for diagnostic messages.""" def __init__( self, ast_node: ast.AST, code: Optional[str] = None, function_name: Optional[str] = None, ): self.ast_node = ast_node self.code = code self.function_name = function_name @property def lineno(self): return self.ast_node.lineno def msg(self, error_message: str) -> str: lineno = self.lineno if self.function_name: source_loc = f"Function '{self.function_name}', line {lineno}" else: source_loc = f"Line {lineno}" if self.code: lines = self.code.split("\n") line = lines[lineno - 1] marker_prefix = " " * (self.ast_node.col_offset) source_line = f"{line}\n{marker_prefix}^\n" else: source_line = "" return f"ERROR: {error_message}\nat: {source_loc}\n{source_line}" def __str__(self) -> str: raise ValueError("Cannot happen!") Formatter = Callable[[ast.AST, str], str] def formatter(source_code: Optional[str]) -> Formatter: def format(node: ast.AST, message: str) -> str: return SourceInfo(node, source_code).msg(message) return format microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tensor.py000066400000000000000000000164741475371071500224630ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Any, Optional import numpy as np import onnx.helper from onnx import TensorProto from onnxscript import onnx_opset from onnxscript._internal import autocast class Tensor: """An implementation of ONNX Tensors, based on a wrapper around numpy arrays. Serves to define overloaded ops with an ONNX/ONNXScript semantics. """ def __init__(self, nparray: Optional[np.ndarray], opset=None): if nparray is not None and not isinstance(nparray, np.ndarray): raise TypeError( f"Unexpected type {type(nparray)}. It must be a numpy array or None." ) self._nparray = nparray # FIXME(justinhuby): Create a better way to determine the opset version self._opset: Any = opset or onnx_opset.opset18 @property def value(self) -> np.ndarray: if self._nparray is None: raise ValueError("Tensor does not have a value.") return self._nparray @property def rank(self) -> int: return len(self.value.shape) @property def is_scalar(self) -> bool: return self.rank == 0 @property def shape(self) -> tuple[int, ...]: return self.value.shape @property def dtype(self) -> np.dtype: return self.value.dtype @property def onnx_dtype(self) -> int: return onnx.helper.np_dtype_to_tensor_dtype(self.dtype) def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self.value!r})" def __bool__(self) -> bool: return bool(self.value) def __int__(self) -> int: return int(self.value) def __float__(self) -> float: return float(self.value) def __len__(self) -> int: return self.shape[0] def __index__(self) -> int: return self.value.__index__() def __getitem__(self, index): op = self._opset if op.version < 13: raise RuntimeError("Indexing requires opset 13 or later.") if not isinstance(index, tuple): # Normalize representation to a tuple. # A single index-value is equivalent to a tuple with a single element. index = (index,) if len(index) > self.rank: raise ValueError( f"Number of indices {len(index)} is greater than rank {self.rank}" ) # Promote integer indices to tensors of rank 0 index = [autocast.cast_pyvalue_to_os_tensor(x) for x in index] # Process all elements in index shape = self.shape sliced_indices = [] scalar_indices = [] to_squeeze = [] non_scalar_indices = [] for axis_, s in enumerate(index): if isinstance(s, slice): if s.start is None and s.stop is None and s.step is None: continue if s.step is None or s.step > 0: sliced_indices.append( [ s.start or 0, s.stop if s.stop is not None else shape[axis_], axis_, s.step or 1, ] ) else: sliced_indices.append( [ s.start if s.start is not None else (shape[axis_] - 1), s.stop if s.stop is not None else -(shape[axis_] + 1), axis_, s.step, ] ) elif isinstance(s, Tensor): if s.is_scalar: scalar_indices.append([s, s + 1, axis_, 1]) to_squeeze.append(axis_) else: non_scalar_indices.append((axis_, s)) else: raise TypeError(f"Unexpected type {type(s)}: slice or int expected.") # Non-scalar-indexing requires the use of ONNX Gather operation. # Slicing can be implemented efficiently using ONNX's Slice operation. # Scalar-indexing can be implemented using either Gather or with the Slice operation. # We map scalar-indexing into the Slice operation, except in the special case # of a single scalar-index (with no other sliced_index), which we map directly # to a Gather. if not (sliced_indices or scalar_indices or non_scalar_indices): # Edge case: no index specified. Eg. A[:, :] return op.Identity(self) if not sliced_indices and len(scalar_indices) == 1: # Special case of indexing along a single axis: A[i], A[:, i], A[:, :, i] etc. # promote integer input to tensor axis = to_squeeze[0] index_value = index[axis] # use Gather to perform indexing result = op.Gather(self, index_value, axis=axis) elif sliced_indices or scalar_indices: sliced_indices = sliced_indices + scalar_indices indices = np.array(sliced_indices, dtype=np.int64).T starts = Tensor(indices[0]) ends = Tensor(indices[1]) axes = Tensor(indices[2]) steps = Tensor(indices[3]) result = op.Slice(self, starts, ends, axes, steps) if to_squeeze: result = Tensor(np.squeeze(result.value, axis=tuple(to_squeeze))) else: result = self for axis, value in non_scalar_indices: result = op.Gather(result, value, axis=axis) return result def __mod__(self, other): if self.onnx_dtype in { TensorProto.FLOAT, TensorProto.DOUBLE, TensorProto.FLOAT16, TensorProto.BFLOAT16, }: return self._opset.Mod(self, other, fmod=1) return self._opset.Mod(self, other) def __ne__(self, other): temp = self._opset.Equal(self, other) return self._opset.Not(temp) def __neg__(self): return self._opset.Neg(self) def __add__(self, other): return self._opset.Add(self, other) def __radd__(self, other): return self._opset.Add(other, self) def __and__(self, other): return self._opset.And(self, other) def __rand__(self, other): return self._opset.And(other, self) def __mul__(self, other): return self._opset.Mul(self, other) def __rmul__(self, other): return self._opset.Mul(other, self) def __matmul__(self, other): return self._opset.MatMul(self, other) def __or__(self, other): return self._opset.Or(self, other) def __pow__(self, other): return self._opset.Pow(self, other) def __sub__(self, other): return self._opset.Sub(self, other) def __rsub__(self, other): return self._opset.Sub(other, self) def __truediv__(self, other): return self._opset.Div(self, other) def __lt__(self, other): return self._opset.Less(self, other) def __le__(self, other): return self._opset.LessOrEqual(self, other) def __eq__(self, other): return self._opset.Equal(self, other) def __ge__(self, other): return self._opset.GreaterOrEqual(self, other) def __gt__(self, other): return self._opset.Greater(self, other) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tensor_test.py000066400000000000000000000113111475371071500235030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Unit tests for the tensor module.""" import unittest import numpy as np from onnxscript import tensor class TestTensor(unittest.TestCase): def _check_values_and_shape(self, result, elements, shape): values = list(result.value.flatten()) self.assertEqual(values, elements) self.assertEqual(result.shape, shape) def test_scalar_tensor_supports_python_range(self): x = tensor.Tensor(np.array(3)) self.assertEqual(range(x), range(3)) def test_scalar_tensor_supports_int_conversion(self): x = tensor.Tensor(np.array(1)) self.assertEqual(int(x), 1) def test_multi_dimensional_tensor_errors_when_converted_to_int(self): x = tensor.Tensor(np.array([1, 2, 3])) with self.assertRaises(TypeError): int(x) def test_scalar_tensor_supports_bool_conversion(self): x = tensor.Tensor(np.array(1)) self.assertEqual(bool(x), True) def test_multi_dimensional_tensor_errors_when_converted_to_float(self): x = tensor.Tensor(np.array([1, 2, 3])) with self.assertRaises(TypeError): float(x) def test_scalar_tensor_supports_float_conversion(self): x = tensor.Tensor(np.array(1)) self.assertEqual(float(x), 1.0) def test_multi_dimensional_tensor_errors_when_converted_to_bool(self): x = tensor.Tensor(np.array([1, 2, 3])) with self.assertRaises(ValueError): bool(x) def test_it_can_be_initialized_with_none(self): x = tensor.Tensor(None) with self.assertRaises(ValueError): _ = x.value def test_rank_is_zero_for_scalar(self): x = tensor.Tensor(np.array(1)) self.assertEqual(x.rank, 0) def test_rank_is_one_for_vector(self): x = tensor.Tensor(np.array([1, 2, 3])) self.assertEqual(x.rank, 1) def test_rank_is_two_for_matrix(self): x = tensor.Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) self.assertEqual(x.rank, 2) def test_getitem_index(self): # Create tensor: # [ [0, 1, 2], # [3, 4, 5] ] data = np.array(range(6), dtype=np.int32).reshape(2, 3) x = tensor.Tensor(data) y = x[0] # Should return first row: [0, 1, 2] self._check_values_and_shape(y, [0, 1, 2], (3,)) y = x[:, 0] # Should return first column: [0, 3] self._check_values_and_shape(y, [0, 3], (2,)) y = x[:, -1] # Should return last column: [2, 5] self._check_values_and_shape(y, [2, 5], (2,)) y = x[0, 0] # Should return first element (as a scalar) self._check_values_and_shape(y, [0], ()) def test_getitem_slice(self): # Create tensor: # [ [0, 1, 2], # [3, 4, 5], # [6, 7, 8], # [9, 10, 11] ] data = np.array(range(12), dtype=np.int32).reshape(4, 3) x = tensor.Tensor(data) y = x[0:2] # Should return first two rows self._check_values_and_shape(y, [0, 1, 2, 3, 4, 5], (2, 3)) y = x[:, 0:2] # Should return first two columns self._check_values_and_shape(y, [0, 1, 3, 4, 6, 7, 9, 10], (4, 2)) y = x[0:2, 0:2] # Should return first 2x2 sub-matrix self._check_values_and_shape(y, [0, 1, 3, 4], (2, 2)) def test_getitem_index_and_slice(self): # Create tensor: # [ [0, 1, 2], # [3, 4, 5], # [6, 7, 8], # [9, 10, 11] ] data = np.array(range(12), dtype=np.int32).reshape(4, 3) x = tensor.Tensor(data) y = x[0:2, 0] # Should return first two rows, first column self._check_values_and_shape(y, [0, 3], (2,)) y = x[0, 0:2] # Should return first row, first 2 columns: self._check_values_and_shape(y, [0, 1], (2,)) def test_getitem_gather(self): # Create tensor: # [ [0, 1, 2], # [3, 4, 5], # [6, 7, 8], # [9, 10, 11] ] data = np.array(range(12), dtype=np.int32).reshape(4, 3) x = tensor.Tensor(data) indices_0_and_3 = tensor.Tensor(np.array([0, 3], dtype=np.int32)) y = x[indices_0_and_3] # Should return row 0 and row 3 self._check_values_and_shape(y, [0, 1, 2, 9, 10, 11], (2, 3)) index_0 = tensor.Tensor(np.array([0], dtype=np.int32)) y = x[index_0] # Should return row 0, but of shape 1x3 self._check_values_and_shape(y, [0, 1, 2], (1, 3)) y = x[indices_0_and_3, index_0] # Should return submatrix consisting of rows 0 and 3, column 0 self._check_values_and_shape(y, [0, 9], (2, 1)) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/testing/000077500000000000000000000000001475371071500222405ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/testing/__init__.py000066400000000000000000000431141475371071500243540ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations __all__ = [ "assert_isomorphic", "assert_isomorphic_graph", "assert_isomorphic_function", "assert_onnx_proto_equal", ] import difflib import math from typing import Any, Collection, Sequence import google.protobuf.message import onnx from onnx import parser import onnxscript def assert_isomorphic(graph_or_function_1, graph_or_function_2): """Assert two graphs or functions are isomorphic.""" assert _isomorphic( _to_function_or_graph(graph_or_function_1), _to_function_or_graph(graph_or_function_2), ) def assert_isomorphic_graph(graph1, graph2): """Assert two graphs are isomorphic.""" assert _isomorphic(_to_graph_proto(graph1), _to_graph_proto(graph2)) def assert_isomorphic_function(fn1, fn2): """Assert two functions are isomorphic.""" assert _isomorphic(_to_function_proto(fn1), _to_function_proto(fn2)) def _default_equality_op(x, y): return x == y def _same_optional(field, obj1, obj2, equals=_default_equality_op): """Check two proto object have same value for optional field. This is restricted to simple field types where == comparison is sufficient. """ if obj1.HasField(field): return obj2.HasField(field) and equals(getattr(obj1, field), getattr(obj2, field)) return not obj2.HasField(field) def _same_repeated(values1, values2, equals=_default_equality_op): if len(values1) != len(values2): return False return all(equals(val1, val2) for val1, val2 in zip(values1, values2)) def _same_string_string_map(proto1, proto2): """Compare repeated StringStringEntryProto as maps.""" def to_map(proto): return {x.key: x.value for x in proto} return to_map(proto1) == to_map(proto2) def _same_tensor(tp1, tp2): if tp1.dims != tp2.dims: return False if not _same_optional("data_type", tp1, tp2): return False # Segmented representation not supported yet if tp1.HasField("segment") or tp2.HasField("segment"): return False if tp1.float_data != tp2.float_data: return False if tp1.int32_data != tp2.int32_data: return False if tp1.string_data != tp2.string_data: return False if tp1.int64_data != tp2.int64_data: return False if tp1.uint64_data != tp2.uint64_data: return False if tp1.double_data != tp2.double_data: return False # Ignore name for comparison: # if not _same_optional("name", tp1, tp2): return False if not _same_optional("doc_string", tp1, tp2): return False if not _same_optional("data_location", tp1, tp2): return False if not _same_string_string_map(tp1.external_data, tp2.external_data): return False return True def _same_dim(dim1, dim2): return _same_optional("dim_value", dim1, dim2) and _same_optional("dim_param", dim1, dim2) def _same_shape(shape1, shape2): return _same_repeated(shape1.dim, shape2.dim, _same_dim) def _same_tensor_type(tt1, tt2): return (tt1.elem_type == tt2.elem_type) and _same_optional("shape", tt1, tt2, _same_shape) def _same_type(tp1, tp2): # Handles only tensor type at this point. return _same_optional("tensor_type", tp1, tp2, _same_tensor_type) def _same_value_info(vi1, vi2): return ( _same_optional("name", vi1, vi2) and _same_optional("type", vi1, vi2, _same_type) and _same_optional("doc_string", vi1, vi2) ) def _same_attr(attr1, attr2, graph_equality): # no name check; names used to match attributes already. for field in ["type", "ref_attr_name", "f", "i", "s"]: if not _same_optional(field, attr1, attr2): return False if not _same_optional("t", attr1, attr2, _same_tensor): return False if not _same_repeated(attr1.tensors, attr2.tensors, _same_tensor): return False for field in ["floats", "ints", "strings"]: if getattr(attr1, field) != getattr(attr2, field): return False if not _same_optional("g", attr1, attr2, graph_equality): return False if not _same_repeated(attr1.graphs, attr2.graphs, graph_equality): return False for field in ["sparse_tensor", "tp"]: # TODO(gramalingam): check for more complex fields if attr1.HasField(field) or attr2.HasField(field): return False return True def _same_attrs(attrs1, attrs2, graph_equality): if len(attrs1) != len(attrs2): return False attrs1map = {a.name: a for a in attrs1} for attr2 in attrs2: if attr2.name not in attrs1map: return False attr1 = attrs1map[attr2.name] if not _same_attr(attr1, attr2, graph_equality): return False return True def _ioname(x): """Return the name of an input/output of a function or graph""" return x.name if isinstance(x, onnx.ValueInfoProto) else x class _Matcher: """An isomorphism matcher for two functions or two graphs.""" def __init__(self, fg1, fg2, outer_scope) -> None: def defmap(f): """Compute a map from variables v to their definition-sites. A definition-site (n, i) indicates the i-th output of n-th node The special value (-1, i) is used to indicate the i-th input of a function/graph. """ result = {} for i, x in enumerate(f.input): result[_ioname(x)] = (-1, i) for ni, n in enumerate(f.node): for xi, x in enumerate(n.output): result[x] = (ni, xi) return result self.defmap1 = defmap(fg1) self.defmap2 = defmap(fg2) self.fg1 = fg1 self.fg2 = fg2 self.node_mapping: dict[onnx.NodeProto, onnx.NodeProto] = {} self.outer_scope = outer_scope def same_value(self, var1, var2): """Match two variables (strings).""" if var1 == "": return var2 == "" if var2 == "": return False if var1 not in self.defmap1 or var2 not in self.defmap2: # If one of the variables is in current scope, or if there is no outer scope, fail if (var1 in self.defmap1) or (var2 in self.defmap2) or (self.outer_scope is None): return False # Both variables are in outer-scopes. Delay check until later return self.outer_scope.same_value(var1, var2) (node1, index1) = self.defmap1[var1] (node2, index2) = self.defmap2[var2] return (index1 == index2) and self.same_node(node1, node2) def same_node(self, n1, n2): """Match two node-indices. The special node-index -1 represents inputs.""" if (n1 == -1) and (n2 == -1): return True # Both are inputs if (n1 == -1) or (n2 == -1): return False # Only one is input if n1 in self.node_mapping: return self.node_mapping[n1] == n2 node1 = self.fg1.node[n1] node2 = self.fg2.node[n2] if node1.op_type != node2.op_type: return False if node1.domain != node2.domain: return False # check attrs if not _same_attrs(node1.attribute, node2.attribute, self.same_sub_graph): return False if not self.same_value_list(node1.input, node2.input): return False # Nodes represent same computation. Cache the comparison result. self.node_mapping[n1] = n2 return True def same_value_list(self, list1, list2): """Match two lists of variables (either a string or ValueInfoProto)""" if len(list1) != len(list2): return False return all(self.same_value(_ioname(x), _ioname(y)) for x, y in zip(list1, list2)) def same_sub_graph(self, g1, g2): """Match two sub-graphs.""" sub_graph_matcher = _Matcher(g1, g2, self) return sub_graph_matcher.same_graph() def same_graph(self): """Match two sub-graphs.""" g1 = self.fg1 g2 = self.fg2 if not _same_repeated(g1.input, g2.input, _same_value_info): return False if g1.initializer or g2.initializer: return False # TODO if g1.sparse_initializer or g2.sparse_initializer: return False # TODO if not self.same_value_list(g1.output, g2.output): return False # TODO completeness tests! return True def same_function(self): """Match (top-level) two functions.""" # Ok for function names/domain to be different. if len(self.fg1.input) != len(self.fg2.input): return False if set(self.fg1.attribute) != set(self.fg2.attribute): return False # Opset imports must be same (but possibly in different order): # Convert opset-imports into a dictionary def imports(f): # Assumes each domain has only one entry in a valid FunctionProto return {entry.domain: entry.version for entry in f.opset_import} if imports(self.fg1) != imports(self.fg2): return False # Now do a specific form of isomorphism check: Both must compute the same # set of operations, possibly in different order as long as they respect # the topological-sort order requirement. The two may use different names # for intermediate-values, as long as the computation is the same. if len(self.fg1.node) != len(self.fg2.node): return False if not self.same_value_list(self.fg1.output, self.fg2.output): return False # We do not allow for unused values in the function, which are # hard to handle in an isomorphism check. if len(self.node_mapping) != len(self.fg1.node): return False if len(set(self.node_mapping.values())) != len(self.fg2.node): return False return True def _isomorphic(fg1, fg2): """Checks that two function/graph bodies are isomorphic. Assumes that the inputs are valid FunctionProto/GraphProto. Use a separate check to verify that the inputs satisfy FunctionProto/GraphProto requirements (like no duplicate attributes). """ matcher = _Matcher(fg1, fg2, None) if isinstance(fg1, onnx.FunctionProto): if not isinstance(fg2, onnx.FunctionProto): raise TypeError("Both inputs must be same type (function or graph)") return matcher.same_function() if isinstance(fg1, onnx.GraphProto): if not isinstance(fg2, onnx.GraphProto): raise TypeError("Both inputs must be same type (function or graph)") return matcher.same_graph() raise TypeError("Inputs must be either a FunctionProto or GraphProto") def _to_function_proto(f): if isinstance(f, onnx.FunctionProto): return f if isinstance(f, onnxscript.OnnxFunction): return f.to_function_proto() if isinstance(f, str): return parser.parse_function(f) raise TypeError(f"Cannot convert {type(f)} to FunctionProto") def _to_graph_proto(g): if isinstance(g, onnx.GraphProto): return g if isinstance(g, onnxscript.OnnxFunction): return g.to_model_proto().graph if isinstance(g, str): return parser.parse_graph(g) raise TypeError(f"Cannot convert {type(g)} to ModelProto") def _to_function_or_graph(obj): if isinstance(obj, onnx.FunctionProto): return obj if isinstance(obj, onnx.GraphProto): return obj if isinstance(obj, onnx.ModelProto): return obj.graph if isinstance(obj, onnxscript.OnnxFunction): return obj.to_function_proto() raise TypeError(f"Cannot convert {type(obj)} to FunctionProto or GraphProto") def _opset_import_key(opset_import: onnx.OperatorSetIdProto) -> tuple[str, int]: return (opset_import.domain, opset_import.version) def _value_info_key(value_info: onnx.ValueInfoProto) -> str: return value_info.name def _function_key(function: onnx.FunctionProto) -> tuple[str, str, str]: return (function.domain, function.name, getattr(function, "overload", "")) def _find_duplicates(with_duplicates: Collection[Any]) -> list[Any]: """Return a list of duplicated elements in a collection.""" seen = set() duplicates = [] for x in with_duplicates: if x in seen: duplicates.append(x) seen.add(x) return duplicates def assert_onnx_proto_equal( a: google.protobuf.message.Message | Any, b: google.protobuf.message.Message | Any ) -> None: """Assert that two ONNX protos are equal. Equality is defined as having the same fields with the same values. When a field takes the default value, it is considered equal to the field not being set. Sequential fields with name `opset_import`, `value_info`, and `functions` are compared disregarding the order of their elements. Args: a: The first ONNX proto. b: The second ONNX proto. """ assert type(a) is type(b), f"Type not equal: {type(a)} != {type(b)}" a_fields = {field.name: value for field, value in a.ListFields()} b_fields = {field.name: value for field, value in b.ListFields()} all_fields = sorted(set(a_fields.keys()) | set(b_fields.keys())) for field in all_fields: # Obtain the default value if the field is not set. This way we can compare the two fields. a_value = getattr(a, field) b_value = getattr(b, field) if ( isinstance(a_value, Sequence) and isinstance(b_value, Sequence) and not isinstance(a_value, (str, bytes)) and not isinstance(b_value, (str, bytes)) ): # Check length first a_keys: list[Any] = [] b_keys: list[Any] = [] if field == "opset_import": a_value = sorted(a_value, key=_opset_import_key) b_value = sorted(b_value, key=_opset_import_key) a_keys = [_opset_import_key(opset_import) for opset_import in a_value] b_keys = [_opset_import_key(opset_import) for opset_import in b_value] elif field == "value_info": a_value = sorted(a_value, key=_value_info_key) b_value = sorted(b_value, key=_value_info_key) a_keys = [_value_info_key(value_info) for value_info in a_value] b_keys = [_value_info_key(value_info) for value_info in b_value] elif field == "functions": a_value = sorted(a_value, key=_function_key) b_value = sorted(b_value, key=_function_key) a_keys = [_function_key(functions) for functions in a_value] b_keys = [_function_key(functions) for functions in b_value] if a_keys != b_keys: keys_only_in_a = set(a_keys) - set(b_keys) keys_only_in_b = set(b_keys) - set(a_keys) error_message = ( f"Field {field} not equal: keys_only_in_a={keys_only_in_a}, keys_only_in_b={keys_only_in_b}. " f"Field type: {type(a_value)}. " f"Duplicated a_keys: {_find_duplicates(a_keys)}, duplicated b_keys: {_find_duplicates(b_keys)}" ) raise AssertionError(error_message) if len(a_value) != len(b_value): error_message = ( f"Field {field} not equal: len(a)={len(a_value)}, len(b)={len(b_value)} " f"Field type: {type(a_value)}" ) raise AssertionError(error_message) # Check every element for i in range(len(a_value)): # pylint: disable=consider-using-enumerate a_value_i = a_value[i] b_value_i = b_value[i] if isinstance(a_value_i, google.protobuf.message.Message) and isinstance( b_value_i, google.protobuf.message.Message ): try: assert_onnx_proto_equal(a_value_i, b_value_i) except AssertionError as e: error_message = f"Field {field} index {i} in sequence not equal. type(a_value_i): {type(a_value_i)}, type(b_value_i): {type(b_value_i)}, a_value_i: {a_value_i}, b_value_i: {b_value_i}" raise AssertionError(error_message) from e elif a_value_i != b_value_i: if ( isinstance(a_value_i, float) and isinstance(b_value_i, float) and math.isnan(a_value_i) and math.isnan(b_value_i) ): # Consider NaNs equal continue error_message = f"Field {field} index {i} in sequence not equal. type(a_value_i): {type(a_value_i)}, type(b_value_i): {type(b_value_i)}" for line in difflib.ndiff( str(a_value_i).splitlines(), str(b_value_i).splitlines() ): error_message += "\n" + line raise AssertionError(error_message) elif isinstance(a_value, google.protobuf.message.Message) and isinstance( b_value, google.protobuf.message.Message ): assert_onnx_proto_equal(a_value, b_value) elif a_value != b_value: if ( isinstance(a_value, float) and isinstance(b_value, float) and math.isnan(a_value) and math.isnan(b_value) ): # Consider NaNs equal continue error_message = f"Field {field} not equal. field_a: {a_value}, field_b: {b_value}" raise AssertionError(error_message) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/000077500000000000000000000000001475371071500217235ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/__init__.py000066400000000000000000000003671475371071500240420ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/000077500000000000000000000000001475371071500236555ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/__init__.py000066400000000000000000000012111475371071500257610ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- from onnxscript.tools.benchmark.benchmark_helpers import ( common_export, get_parsed_args, make_configs, make_dataframe_from_benchmark_data, multi_run, run_inference, run_onnx_inference, ) __all__ = [ "get_parsed_args", "common_export", "make_configs", "multi_run", "make_dataframe_from_benchmark_data", "run_inference", "run_onnx_inference", ] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/benchmark_helpers.py000066400000000000000000000605721475371071500277150ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=import-outside-toplevel, no-else-raise, consider-using-with, consider-using-enumerate from __future__ import annotations import argparse import itertools import multiprocessing import os import platform import re import subprocess import sys import time from typing import Any, Sequence import numpy as np import onnx import onnx.inliner import onnxscript.optimizer import onnxscript.rewriter import onnxscript.rewriter.llama_rule_sets as rules import onnxscript.rewriter.ort_fusions as ort_rules import onnxscript.rewriter.pattern as orp from onnxscript import ir from onnxscript.optimizer._remove_unused import remove_unused_nodes def get_parsed_args( name: str, description: str | None = None, epilog: str | None = None, new_args: list[str] | None = None, **kwargs: tuple[Any, str], ) -> dict[str, Any]: """ Returns parsed arguments for examples in this package. Args: name: script name scenarios: list of available scenarios description: parser description epilog: text at the end of the parser number: default value for number parameter repeat: default value for repeat parameter warmup: default value for warmup parameter sleep: default value for sleep parameter expose: if empty, keeps all the parameters, if not None, only publish kwargs contains, otherwise the list of parameters to publish separated by a comma new_args: args to consider or None to take `sys.args` kwargs: additional parameters, example: `n_trees=(10, "number of trees to train")` Returns: interpreted parameters in a dictionary """ parser = argparse.ArgumentParser( prog=name, description=description or f"Available options for {name}.py.", epilog=epilog or "", ) for k, v in kwargs.items(): parser.add_argument( f"--{k}", help=f"{v[1]}, default is {v[0]}", type=type(v[0]), default=v[0], ) parsed = parser.parse_args(args=new_args) return {k: getattr(parsed, k) for k in kwargs} class BenchmarkError(RuntimeError): pass def get_machine() -> dict[str, Any]: """Returns the machine specification.""" cpu: dict[str, Any] = dict( machine=str(platform.machine()), processor=str(platform.processor()), version=str(sys.version), cpu=int(multiprocessing.cpu_count()), executable=str(sys.executable), ) try: import torch.cuda except ImportError: return cpu cpu["has_cuda"] = bool(torch.cuda.is_available()) if cpu["has_cuda"]: cpu["capability"] = torch.cuda.get_device_capability(0) cpu["device_name"] = str(torch.cuda.get_device_name(0)) return cpu def _cmd_line(script_name: str, **kwargs: dict[str, Any]) -> list[str]: args = [sys.executable, "-m", script_name] for k, v in kwargs.items(): args.append(f"--{k}") args.append(str(v)) return args def _extract_metrics(text: str) -> dict[str, str]: reg = re.compile(r":(.*?),(.*.?);") res = reg.findall(text) if len(res) == 0: return {} return dict(res) def _make_prefix(script_name: str, index: int) -> str: name = os.path.splitext(script_name)[0] return f"{name}_dort_c{index}_" def run_benchmark( script_name: str, configs: list[dict[str, Any]], verbose: int = 0, stop_if_exception: bool = True, dump: bool = False, ) -> list[dict[str, Any]]: """ Runs a script multiple times and extract information from the output following the pattern ``:,;``. Args: script_name: python script to run configs: list of execution to do stop_if_exception: stop if one experiment failed, otherwise continue verbose: use tqdm to follow the progress dump: dump onnx file Returns: values """ if verbose: from tqdm import tqdm loop = tqdm(configs) else: loop = configs data: list[dict[str, Any]] = [] for i, config in enumerate(loop): cmd = _cmd_line(script_name, **config) if dump: os.environ["ONNXRT_DUMP_PATH"] = _make_prefix(script_name, i) else: os.environ["ONNXRT_DUMP_PATH"] = "" if verbose > 3: print(f"[run_benchmark] cmd={cmd if isinstance(cmd, str) else ' '.join(cmd)}") p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) res = p.communicate() out, err = res sout = out.decode("utf-8", errors="ignore") serr = err.decode("utf-8", errors="ignore") if "ONNXRuntimeError" in serr or "ONNXRuntimeError" in sout: if stop_if_exception: raise RuntimeError( f"Unable to continue with config {config} due to the " f"following error\n{serr}" f"\n----OUTPUT--\n{sout}" ) metrics = _extract_metrics(sout) if len(metrics) == 0: if stop_if_exception: raise BenchmarkError( f"Unable (2) to continue with config {config}, no metric was " f"collected.\n--ERROR--\n{serr}\n--OUTPUT--\n{sout}" ) else: metrics = {} metrics.update(config) metrics["ERROR"] = serr metrics["OUTPUT"] = sout metrics["CMD"] = f"[{' '.join(cmd)}]" data.append(metrics) if verbose > 5: print("--------------- ERROR") print(serr) if verbose >= 10: print("--------------- OUTPUT") print(sout) return data def measure_discrepancies( expected: list[tuple[Any, ...]], outputs: list[tuple[Any, ...]], ) -> tuple[float, float]: """ Computes the discrepancies. Args: expected: list of outputs coming from a torch model outputs: list of outputs coming from an onnx model Returns: max absolute errors, max relative errors """ def _flatten(outputs): flat = [] for tensor in outputs: if isinstance(tensor, tuple): flat.extend(_flatten(tensor)) else: flat.append(tensor) return tuple(flat) abs_errs = [] rel_errs = [] for torch_outputs_mixed_types, onnx_outputs in zip(expected, outputs): torch_outputs = _flatten(torch_outputs_mixed_types) assert len(torch_outputs) == len(onnx_outputs), ( f"Length mismatch {len(torch_outputs)} != {len(onnx_outputs)}" ) for torch_tensor, onnx_tensor in zip(torch_outputs, onnx_outputs): assert torch_tensor.dtype == onnx_tensor.dtype, ( f"Type mismatch {torch_tensor.dtype} != {onnx_tensor.dtype}" ) assert torch_tensor.shape == onnx_tensor.shape, ( f"Type mismatch {torch_tensor.shape} != {onnx_tensor.shape}" ) diff = torch_tensor - onnx_tensor abs_err = float(diff.abs().max()) rel_err = float((diff.abs() / torch_tensor).max()) abs_errs.append(abs_err) rel_errs.append(rel_err) return max(abs_errs), max(rel_errs) def common_export( model: Any, inputs: Sequence[Any], exporter: str = "dynamo", target_opset: int = 18, folder: str = "", filename: str = "model.onnx", dynamic_shapes: Any | None = None, verbose: int = 0, optimization: str | None = None, stats: dict[str, Any] | None = None, ): """ Exports a model into a folder. Args: model: model exporter: script, dynamo folder: folder to export into filename: onnx filename inputs: inputs dynamic_shapes: dynamic shapes target_opset: target opset optimization: optimization scenario, '/' separated values verbose: verbosity stats: if not None, populates this dictionary with statistics about time Returns: onnx proto """ import torch.onnx if folder: if not os.path.exists(folder): os.mkdir(folder) filename = os.path.join(folder, filename) if verbose: print(f"[common_export] start exporting with {exporter!r} in {filename!r}") begin = time.perf_counter() if exporter == "script": torch.onnx.export( model, inputs, # type: ignore[arg-type] filename, do_constant_folding=False, input_names=[f"input{i}" for i in range(len(inputs))], opset_version=target_opset, dynamic_axes=dynamic_shapes, ) elif exporter == "dynamo": assert dynamic_shapes is None, ( f"dynamic_shapes={dynamic_shapes} is not implemented yet" ) with torch.no_grad(): prog = torch.onnx.dynamo_export(model, *inputs) onnx.save(prog.model_proto, filename) else: raise ValueError(f"Unknown exporter {exporter!r}") if stats is not None: stats["export_time"] = time.perf_counter() - begin stats["filesize"] = os.stat(filename).st_size if verbose: print(f"[common_export] exporter done in {time.perf_counter() - begin}s") print(f"[common_export] size of the export: {os.stat(filename).st_size / 2**20} Mb") with open(filename, "rb") as f: onx = onnx.load(f) if optimization: if verbose: print(f"[common_export] start optimization with {optimization!r}") begin = time.perf_counter() optimized_model = optimize_model_proto(onx, optimization, verbose=verbose, stats=stats) end = time.perf_counter() - begin if stats is not None: stats["optimization_time"] = end if verbose: print(f"[common_export] optimization done in {end}") print(f"[common_export] saves the model in {filename!r}") begin = time.perf_counter() onnx.save(optimized_model, filename) if verbose: print(f"[common_export] done saving in {time.perf_counter() - begin}") return onx def apply_rule_sets( model_proto: onnx.ModelProto, rule_sets: list[str], stats: dict[str, Any] | None = None, verbose: int = 0, ): """ Applies set of patterns on a model to optimizes. Args: model_proto: model rule_sets: sets ot apply stats: add statistics if not empty verbose: verbosity Returns: optimized model """ assert rule_sets, "No need to call apply_rule_sets for an empty set." if verbose: print(f"[apply_rule_sets] deserialize model before {rule_sets}") begin = time.perf_counter() ir_model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) end = time.perf_counter() - begin if stats is not None: stats["deserialize_time"] = end if verbose: print(f"[apply_rule_sets] deserialize done in {end}") for rule_set_name in rule_sets: if verbose: print(f"[apply_rule_sets] applies {rule_set_name!r}") if rule_set_name == "llama0": rule_set = rules.llama_p0_rule_set() elif rule_set_name == "onnxruntime": rule_set = orp.RewriteRuleSet(ort_rules.ORT_PATTERN_REWRITE_RULES) else: raise ValueError(f"Unexpected rule_set name {rule_set_name!r}") begin = time.perf_counter() rule_set.apply_to_model(ir_model) remove_unused_nodes(ir_model) end = time.perf_counter() - begin if stats is not None: stats[f"opt_rule_{rule_set_name}_time"] = end if verbose: print(f"[apply_rule_sets] {rule_set_name} done in {end}") if verbose: print("[apply_rule_sets] serialize model") begin = time.perf_counter() rewritten_model = ir.serde.serialize_model(ir_model) end = time.perf_counter() - begin if stats is not None: stats["serialize_time"] = end if verbose: print(f"[apply_rule_sets] serialize done in {end}") if verbose: print("[apply_rule_sets] remove unused") begin = time.perf_counter() remove_unused_nodes(rewritten_model) end = time.perf_counter() - begin if stats is not None: stats["opt_remove_unused_time"] = end if verbose: print(f"[apply_rule_sets] remove unused done in {end}") return rewritten_model def optimize_model_proto( model_proto: onnx.ModelProto, optimization: str | None = None, verbose: int = 0, stats: dict[str, Any] | None = None, ): """ Optimizes a model given some scenarios. Args: model_proto: ModelProto optimization: '/' separated value verbose: verbosity stats: if not None, populates this dictionary with statistics Returns: optmized model """ if not optimization: return model_proto known_rule_sets = {"llama0", "onnxruntime"} rule_sets: list[str] = [] for value in optimization.split("/"): if value in known_rule_sets: rule_sets.append(value) continue if value not in known_rule_sets and rule_sets: model_proto = apply_rule_sets(model_proto, rule_sets, stats=stats, verbose=verbose) del rule_sets[:] continue if verbose: print(f"[optimize_model_proto] start {value}") n_nodes = len(model_proto.graph.node) n_functions = len(model_proto.functions) begin = time.perf_counter() if value == "optimize": model_proto = onnxscript.optimizer.optimize( model_proto, num_iterations=2, onnx_shape_inference=False, ) elif value == "rewrite": model_proto = onnxscript.rewriter.rewrite(model_proto) elif value == "inline": model_proto = onnx.inliner.inline_local_functions(model_proto) else: raise AssertionError( f"Optimization step {value!r} is not implemented in {optimization!r}" ) end = time.perf_counter() - begin delta = len(model_proto.graph.node) - n_nodes deltaf = len(model_proto.functions) - n_functions if stats: stats[f"opt_{value}_time"] = end stats[f"opt_{value}_dnodes"] = delta stats[f"opt_{value}_dfunctions"] = deltaf if verbose: print( f"[optimize_model_proto] {value} done in {end} " f"with +/- {delta} nodes, +/- {deltaf} functions" ) if rule_sets: model_proto = apply_rule_sets(model_proto, rule_sets, stats=stats, verbose=verbose) return model_proto def run_inference( model: Any, example_inputs: Sequence[Any], warmup: int = 5, repeat: int = 5, verbose: int = 0, ) -> dict[str, Any]: """ Runs multiple times the same inference. Args: model: torch model to run example_inputs: dummy inputs warmup: number of iterations to warmup repeat: number of iterations to repeat verbose: verbosity Returns: statistcs """ if verbose: print(f"[run_inference] start {warmup} warmup iterations") stats: dict[str, Any] = {} iterations: list[float] = [] begin = time.perf_counter() for i in range(warmup): t0 = time.perf_counter() model(*example_inputs[i % len(example_inputs)]) iterations.append(time.perf_counter() - t0) end = time.perf_counter() - begin stats["warmup"] = warmup stats["warmup_time"] = end stats["warmup_iter"] = iterations if verbose: print(f"[run_inference] warmup done in {time.perf_counter() - begin}") print(f"[run_inference] start {repeat} iterations") iterations = [] begin = time.perf_counter() for i in range(warmup): t0 = time.perf_counter() model(*example_inputs[i % len(example_inputs)]) iterations.append(time.perf_counter() - t0) end = time.perf_counter() - begin stats["repeat"] = repeat stats["repeat_time"] = end stats["repeat_iter"] = iterations if verbose: print(f"[run_inference] measure done in {time.perf_counter() - begin}") return stats class WrapInferenceSessionForTorch: def __init__(self, sess: Any): # onnxruntime is importing when needed as it takes a couple of seconds if it contains CUDA EP. import onnxruntime import torch from onnxruntime.capi import _pybind_state as ORTC # noqa: N812 self.sess = sess self.input_names = [i.name for i in sess.get_inputs()] self.output_names = [i.name for i in sess.get_outputs()] self.bind = onnxruntime.SessionIOBinding(sess._sess) self.OrtValue = ORTC.OrtValue self.ORTC = ORTC self.torch = torch self.run_options = onnxruntime.RunOptions() self.TORCH_DTYPE_TO_NUMPY_DTYPE = { torch.float16: np.float16, torch.float32: np.float32, torch.float64: np.float64, torch.uint8: np.uint8, torch.int8: np.int8, torch.int16: np.int16, torch.int32: np.int32, torch.int64: np.int64, torch.bool: np.bool_, } DEVICES = { -1: ORTC.OrtDevice(ORTC.OrtDevice.cpu(), ORTC.OrtDevice.default_memory(), 0) } if torch.cuda.is_available(): for i in range(torch.cuda.device_count()): DEVICES[i] = ORTC.OrtDevice( ORTC.OrtDevice.cuda(), ORTC.OrtDevice.default_memory(), i ) self.DEVICES = DEVICES def _get_ortvalues_from_torch_tensors( self, tensors: tuple[Any, ...], # tuple["torch.Tensor", ...], n_outputs: int, ) -> tuple[Any, Any]: # tuple[tuple["torch.Tensor", ...], tuple["OrtDevice", ...]]: ortvalues = self.ORTC.OrtValueVector() ortvalues.reserve(len(tensors)) dtypes = [] shapes = [] data_ptrs = [] devices = [] max_device = -1 assert isinstance(max_device, int), f"unexpected type for device={max_device!r}" assert tensors is not None, "tensors cannot be None" new_tensors = [] for tensor in tensors: assert isinstance(tensor, self.torch.Tensor), f"Unexpected type {type(tensor)}" dtypes.append(self.TORCH_DTYPE_TO_NUMPY_DTYPE[tensor.dtype]) shapes.append(tensor.size()) data_ptrs.append(tensor.data_ptr()) d = tensor.get_device() devices.append(self.DEVICES[d]) new_tensors.append(tensor) max_device = max(max_device, tensor.get_device()) ortvalues.push_back_batch(new_tensors, data_ptrs, dtypes, shapes, devices) output_devices = [] for _ in range(n_outputs): dev = self.DEVICES[max_device] output_devices.append(dev) return ortvalues, output_devices def _ortvalues_to_torch_tensor( self, ortvalues: Any, # "onnxruntime.OrtValueVector", ) -> tuple[Any, ...]: # tuple["torch.Tensor", ...]: if len(ortvalues) == 0: return tuple() from torch._C import _from_dlpack if all(map(lambda i: ortvalues[i].has_value(), range(len(ortvalues)))): # noqa: C417 res = ortvalues.to_dlpacks(_from_dlpack) else: res = [] for i in range(len(ortvalues)): res.append( _from_dlpack(ortvalues[i].to_dlpack()) if ortvalues[i].has_value() else None ) return tuple(res) def run(self, output_names, feeds): inputs = [feeds[i] for i in self.input_names] return self.run_dlpack(*inputs, output_names=output_names) def run_dlpack(self, *inputs, output_names=None): if output_names is None: output_names = self.output_names ortvalues, output_devices = self._get_ortvalues_from_torch_tensors( inputs, len(output_names) ) ort_outputs = self.ORTC.OrtValueVector() self.sess.run_with_ortvaluevector( self.run_options, self.input_names, ortvalues, output_names, ort_outputs, output_devices, ) pth_outputs = self._ortvalues_to_torch_tensor(ort_outputs) return pth_outputs def run_onnx_inference( model: onnx.ModelProto, example_inputs: Sequence[Any], warmup: int = 5, repeat: int = 5, verbose: int = 0, ort_optimize: bool = True, torch_model: Any | None = None, ) -> dict[str, Any]: """ Runs multiple times the same inference with onnxruntime. Args: model: torch model to run example_inputs: dummy inputs warmup: number of iterations to warmup repeat: number of iterations to repeat verbose: verbosity ort_optimize: enable, disable onnxruntime optimizations torch_model: if not empty, measure the discrepancies Returns: statistcs """ stats: dict[str, Any] = {} device = example_inputs[0][0].get_device() providers = ( ["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"] if device >= 0 else ["CPUExecutionProvider"] ) stats["providers"] = ",".join(providers) if verbose: print(f"[run_inference] create session with providers {providers!r}") begin = time.perf_counter() # onnxruntime is importing when needed as it takes a couple of seconds if it contains CUDA EP. import onnxruntime so = onnxruntime.SessionOptions() if ort_optimize: so.add_session_config_entry("session.disable_aot_function_inlining", "0") so.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL else: so.add_session_config_entry("session.disable_aot_function_inlining", "1") so.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_DISABLE_ALL sess = onnxruntime.InferenceSession(model.SerializeToString(), so, providers) wrapped_session = WrapInferenceSessionForTorch(sess) end = time.perf_counter() - begin stats["ort_session_create_time"] = end if verbose: print(f"[run_inference] created session in {end}") print(f"[run_inference] start {warmup} warmup iterations") if torch_model: expected = [ torch_model(*example_inputs[i % len(example_inputs)]) for i in range(warmup) ] got = [] iterations = [] begin = time.perf_counter() for i in range(warmup): t0 = time.perf_counter() got.append(wrapped_session.run_dlpack(*example_inputs[i % len(example_inputs)])) iterations.append(time.perf_counter() - t0) end = time.perf_counter() - begin stats["warmup"] = warmup stats["warmup_time"] = end / warmup stats["warmup_iter"] = iterations if torch_model: abs_err, rel_err = measure_discrepancies(expected, got) stats["discrepancies_abs"] = abs_err stats["discrepancies_rel"] = rel_err if verbose: print(f"[run_inference] warmup done in {time.perf_counter() - begin}") print(f"[run_inference] start {repeat} iterations") iterations = [] begin = time.perf_counter() for i in range(repeat): t0 = time.perf_counter() wrapped_session.run_dlpack(*example_inputs[i % len(example_inputs)]) iterations.append(time.perf_counter() - t0) end = time.perf_counter() - begin stats["repeat"] = repeat stats["repeat_time"] = end / repeat stats["repeat_iter"] = iterations if verbose: print(f"[run_inference] measure done in {time.perf_counter() - begin}") return stats def multi_run(kwargs: dict[str, Any]) -> bool: """Checks if multiple values were sent for one argument.""" return any(isinstance(v, str) and "," in v for v in kwargs.values()) def make_configs(kwargs: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: """Creates all the configurations based on the command line arguments.""" print(kwargs) args = [] for k, v in kwargs.items(): if isinstance(v, str): args.append([(k, s) for s in v.split(",")]) else: args.append([(k, v)]) configs = list(itertools.product(*args)) return [dict(c) for c in configs] def make_dataframe_from_benchmark_data(data: list[dict]) -> Any: """Creates a dataframe from the received data.""" import pandas return pandas.DataFrame(data) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/benchmark_helpers_test.py000066400000000000000000000026101475371071500307410ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnxscript.tools.benchmark.benchmark_helpers as bh class BenchmarkHelperTest(unittest.TestCase): def test_make_configs(self): value = { "warmup": 5, "model": "llama,phi", "device": "cpu,cuda", "config": "medium", "dump_folder": "", } self.assertTrue(bh.multi_run(value)) configs = bh.make_configs(value) expected = [ { "warmup": 5, "model": "llama", "device": "cpu", "config": "medium", "dump_folder": "", }, { "warmup": 5, "model": "llama", "device": "cuda", "config": "medium", "dump_folder": "", }, { "warmup": 5, "model": "phi", "device": "cpu", "config": "medium", "dump_folder": "", }, { "warmup": 5, "model": "phi", "device": "cuda", "config": "medium", "dump_folder": "", }, ] self.assertEqual(expected, configs) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/benchmark_run.py000066400000000000000000000106301475371071500270450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=consider-using-with,import-outside-toplevel from __future__ import annotations import multiprocessing import os import platform import re import subprocess import sys class BenchmarkError(RuntimeError): pass def get_machine() -> dict[str, str | int | float | tuple[int, int]]: """Returns the machine specification.""" config: dict[str, str | int | float | tuple[int, int]] = dict( machine=str(platform.machine()), processor=str(platform.processor()), version=str(sys.version), config=int(multiprocessing.cpu_count()), executable=str(sys.executable), ) try: import torch.cuda except ImportError: return config config["has_cuda"] = bool(torch.cuda.is_available()) if config["has_cuda"]: config["capability"] = torch.cuda.get_device_capability(0) config["device_name"] = str(torch.cuda.get_device_name(0)) return config def _cmd_line(script_name: str, **kwargs: dict[str, str | int | float]) -> list[str]: args = [sys.executable, "-m", script_name] for k, v in kwargs.items(): args.append(f"--{k}") args.append(str(v)) return args def _extract_metrics(text: str) -> dict[str, str]: reg = re.compile(r":(.*?),(.*.?);") res = reg.findall(text) if len(res) == 0: return {} return dict(res) def _make_prefix(script_name: str, index: int) -> str: name = os.path.splitext(script_name)[0] return f"{name}_dort_c{index}_" def run_benchmark( script_name: str, configs: list[dict[str, str | int | float]], verbose: int = 0, stop_if_exception: bool = True, dort_dump: bool = False, ) -> list[dict[str, str | int | float | tuple[int, int]]]: """ Runs a script multiple times and extract information from the output following the pattern ``:,;``. :param script_name: python script to run :param configs: list of execution to do :param stop_if_exception: stop if one experiment failed, otherwise continue :param verbose: use tqdm to follow the progress :param dort_dump: dump onnx file if dort is used :return: values """ if verbose: try: from tqdm import tqdm loop = tqdm(configs) except ImportError: loop = configs else: loop = configs data: list[dict[str, str | int | float | tuple[int, int]]] = [] for i, config in enumerate(loop): cmd = _cmd_line(script_name, **config) if dort_dump: os.environ["ONNXRT_DUMP_PATH"] = _make_prefix(script_name, i) else: os.environ["ONNXRT_DUMP_PATH"] = "" if verbose > 3: print(f"[run_benchmark] cmd={cmd if isinstance(cmd, str) else ' '.join(cmd)}") p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) try: res = p.communicate(timeout=30) out, err = res serr = err.decode("utf-8", errors="ignore") except subprocess.TimeoutExpired as e: p.kill() res = p.communicate() out, err = res serr = f"{e}\n:timeout,1;{err.decode('utf-8', errors='ignore')}" sout = out.decode("utf-8", errors="ignore") if "ONNXRuntimeError" in serr or "ONNXRuntimeError" in sout: if stop_if_exception: # pylint: disable=no-else-raise raise RuntimeError( f"Unable to continue with config {config} due to the " f"following error\n{serr}" f"\n----OUTPUT--\n{sout}" ) metrics = _extract_metrics(sout) if len(metrics) == 0: if stop_if_exception: # pylint: disable=no-else-raise raise BenchmarkError( f"Unable (2) to continue with config {config}, no metric was " f"collected.\n--ERROR--\n{serr}\n--OUTPUT--\n{sout}" ) else: metrics = {} metrics.update(config) metrics["ERROR"] = serr metrics["OUTPUT"] = sout metrics["CMD"] = f"[{' '.join(cmd)}]" data.append(metrics) # type: ignore[arg-type] if verbose > 5: print("--------------- ERROR") print(serr) if verbose >= 10: print("--------------- OUTPUT") print(sout) return data microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/export_model.py000066400000000000000000000210041475371071500267250ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=import-outside-toplevel import hashlib import pprint import textwrap import time from typing import Any def main(args=None): import onnxscript.tools.benchmark kwargs: dict[str, Any] = onnxscript.tools.benchmark.get_parsed_args( "export_model", description=textwrap.dedent( """Measures the inference time for a particular model. This script can be used to quickly evaluate the improvment made by a pattern optimization for a particular model. If one value contains ",", the script understand multiple commands must be run. It computes all the possible configurations. In that case, it produces a csv file (if output_data is not empty) with all the results. Example with a large phi model:: python -m onnxscript.tools.benchmark.export_model --model phi --device cuda --config large --num_hidden_layers=6 --dtype=float32 --dynamic=0 --verbose=1 --exporter=dynamo Example with a medium llama model:: python -m onnxscript.tools.benchmark.export_model --model llama --device cuda --config medium --num_hidden_layers=1 --dtype=float32 --dynamic=0 --verbose=1 --exporter=dynamo --optimization=rewrite/optimize/inline/llama0/onnxruntime """ ), repeat=(10, "number of inferences to measure"), warmup=(5, "number of inferences to warm"), model=("phi", "model to measure, llama, mistral, phi, ..."), exporter=("dynamo", "script, dynamo"), device=("cpu", "'cpu' or 'cuda'"), target_opset=(18, "opset to convert into, use with backend=custom"), config=("small", "default, medium, or small to test"), verbose=(0, "verbosity"), dump_folder=("", "if not empty, dump the model in that folder"), dump_ort=(1, "produce the model optimized by onnxruntime"), ort_optimize=(1, "enable or disable onnxruntime optimization"), dtype=("default", "cast the model and the inputs into this type"), dynamic=(0, "use dynamic shapes"), num_hidden_layers=(1, "number of hidden layers"), with_mask=(1, "with or without mask, dynamo may fail with a mask"), optimization=( "", "optimization scenario, comma separated value, optimize, rewrite, " "inline, set of patterns (default, onnxruntime, customops)", ), implementation=("eager", "eager or sdpa"), memory_peak=(0, "measure the memory peak during conversion"), output_data=( "export_model.csv", "produces a csv file with the data if multiple configurations are tested", ), new_args=args, ) if onnxscript.tools.benchmark.multi_run(kwargs): import onnxscript.tools.benchmark.benchmark_run configs = onnxscript.tools.benchmark.make_configs(kwargs) data = onnxscript.tools.benchmark.benchmark_run.run_benchmark( "onnxscript.tools.benchmark.export_model", configs, kwargs["verbose"], stop_if_exception=False, ) if kwargs["verbose"] > 2: pprint.pprint(data if kwargs["verbose"] > 3 else data[:2]) if kwargs["output_data"]: df = onnxscript.tools.benchmark.make_dataframe_from_benchmark_data(data) df.to_csv(kwargs["output_data"], index=False) df.to_excel(kwargs["output_data"] + ".xlsx", index=False) if kwargs["verbose"]: print(df) else: print("-------------------") print("[export_model]") pprint.pprint(kwargs) print("-------------------") # Import is delayed so that help is being display faster (without having to import heavy packages). import onnxscript.tools import onnxscript.tools.memory_peak import onnxscript.tools.transformers_models print( f"[export_model] create the model and inputs for {kwargs['model']!r} and config {kwargs['config']!r}" ) begin = time.perf_counter() model, example_inputs, dynamic_shapes = ( onnxscript.tools.transformers_models.get_model_and_inputs( warmup=kwargs["warmup"], repeat=kwargs["repeat"], model=kwargs["model"], config=kwargs["config"], dynamic_shapes=kwargs["dynamic"], device=kwargs["device"], num_hidden_layers=kwargs["num_hidden_layers"], with_mask=kwargs["with_mask"], implementation=kwargs["implementation"], dtype=kwargs["dtype"], ) ) print(f"[export_model] model created in {time.perf_counter() - begin}") if kwargs["dynamic"]: print(f"[export_model] dynamic_shapes={dynamic_shapes}") msg = [tuple(i.shape for i in inp) for inp in example_inputs] print(f"[export_model] input_shapes={msg}") conversion: dict[str, Any] = {} memory_stats: dict[str, float] = {} if kwargs["exporter"] == "eager": print("[export_model] start benchmark") begin = time.perf_counter() result = onnxscript.tools.benchmark.run_inference( model, example_inputs, warmup=kwargs["warmup"], repeat=kwargs["repeat"], verbose=kwargs["verbose"], ) print(f"[export_model] benchmark done in {time.perf_counter() - begin}") else: print( f"[export_model] export to onnx with exporter={kwargs['exporter']!r} " f"and optimization={kwargs['optimization']!r}" ) begin = time.perf_counter() if kwargs["optimization"]: m = hashlib.sha256() m.update(kwargs["optimization"].encode()) so = m.hexdigest()[:5] else: so = "" name = "_".join( [ kwargs["model"], kwargs["exporter"], "dynamic" if kwargs["dynamic"] else "static", kwargs["dtype"].replace("float", "fp"), kwargs["device"], kwargs["config"], f"h{kwargs['num_hidden_layers']}", so, ], ) filename = f"em_{name}.onnx" memory_session = ( onnxscript.tools.memory_peak.start_spying_on(cuda=kwargs["device"] == "cuda") if kwargs["memory_peak"] else None ) print(f"[export_model] start memory peak monitoring {memory_session}") proto = onnxscript.tools.benchmark.common_export( model=model, inputs=example_inputs[0], exporter=kwargs["exporter"], target_opset=kwargs["target_opset"], folder=kwargs["dump_folder"], filename=filename, dynamic_shapes=dynamic_shapes if kwargs["dynamic"] else None, optimization=kwargs["optimization"], verbose=kwargs["verbose"], stats=conversion, ) print(f"[export_model] export to onnx done in {time.perf_counter() - begin}") if memory_session is not None: memory_results = memory_session.stop() print(f"[export_model] ends memory monitoring {memory_results}") memory_stats = onnxscript.tools.memory_peak.flatten( memory_results, prefix="memory_" ) else: memory_stats = {} result = onnxscript.tools.benchmark.run_onnx_inference( proto, example_inputs, warmup=kwargs["warmup"], repeat=kwargs["repeat"], verbose=kwargs["verbose"], ort_optimize=kwargs["ort_optimize"], torch_model=model, ) print("[export_model] end") print("------------------------------") for k, v in sorted(kwargs.items()): print(f":{k},{v};") for k, v in sorted(conversion.items()): print(f":{k},{v};") if memory_stats: for k, v in memory_stats.items(): print(f":{k},{v};") for k, v in sorted(result.items()): print(f":{k},{v};") if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/export_model_batch.py000066400000000000000000000111771475371071500301000ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations import pprint import textwrap from typing import Any import onnxscript.tools.benchmark def main(args: list[str] | None = None): kwargs: dict[str, Any] = onnxscript.tools.benchmark.get_parsed_args( "export_model", description=textwrap.dedent( """Measures the inference time for a particular model. It runs export_model to compare several optimization settings. Example:: python -m onnxscript.tools.benchmark.export_model_batch --model phi --device cuda --config medium --num_hidden_layers=1 --dtype=float32 --dynamic=0 --verbose=1 """ ), repeat=(10, "number of inferences to measure"), warmup=(5, "number of inferences to warm"), model=("phi", "model to measure, llama, mistral, phi, ..."), device=("cpu", "'cpu' or 'cuda'"), target_opset=(18, "opset to convert into, use with backend=custom"), config=("small", "default, medium, or small to test"), verbose=(0, "verbosity"), dtype=("default", "cast the model and the inputs into this type"), dynamic=(0, "use dynamic shapes"), num_hidden_layers=(1, "number of hidden layers"), with_mask=(1, "with or without mask, dynamo may fail with a mask"), implementation=("eager", "eager or sdpa"), new_args=args, ) print("-------------------") print("[export_model]") pprint.pprint(kwargs) print("-------------------") import pandas try: import openpyxl except ImportError: openpyxl = None from onnxscript.tools.benchmark.benchmark_helpers import ( BenchmarkError, run_benchmark, ) script_name = "onnxscript.tools.benchmark.export_model" configs: list[dict[str, Any]] = [ dict(exporter="eager"), dict(ort_optimize=1, exporter="script"), dict(ort_optimize=1, optimization="optimize/rewrite/inline", exporter="script"), dict(ort_optimize=0, optimization="optimize/rewrite/inline", exporter="script"), dict(ort_optimize=1, optimization="", exporter="dynamo"), dict(ort_optimize=1, optimization="optimize/rewrite/inline", exporter="dynamo"), dict(ort_optimize=0, optimization="optimize/rewrite/inline", exporter="dynamo"), ] common_kwargs: dict[str, Any] = kwargs.copy() common_kwargs["verbose"] = max(common_kwargs["verbose"] - 1, 0) for c in configs: c.update(common_kwargs) if kwargs["verbose"]: for i, cf in enumerate(configs): print(f"[export_common_batch] config {i + 1}: {cf}") ################################ # Running configuration. try: data = run_benchmark( script_name, configs, verbose=kwargs["verbose"], stop_if_exception=False, ) data_collected = True except BenchmarkError as e: if kwargs["verbose"]: print(e) data_collected = False prefix = "_".join( [ "emb_", kwargs["model"], "dynamic" if kwargs["dynamic"] else "static", kwargs["dtype"].replace("float", "fp"), kwargs["device"], kwargs["config"], f"h{kwargs['num_hidden_layers']}", ], ) if data_collected: df = pandas.DataFrame(data) df = df.drop(["OUTPUT", "ERROR"], axis=1) df["repeat_time"] = df["repeat_time"].astype(float) df_eager = df[(df["implementation"] == "eager") & (df["exporter"] == "eager")][ "repeat_time" ].dropna() if df_eager.shape[0] > 0: min_eager = df_eager.min() df["increase"] = df["repeat_time"] / min_eager - 1 filename = f"{prefix}_with_cmd.csv" df.to_csv(filename, index=False) df = df.drop(["CMD"], axis=1) filename = f"{prefix}.csv" df.to_csv(filename, index=False) df = pandas.read_csv(filename) # to cast type print(df) # summary cs = [ c for c in ["exporter", "optimization", "warmup_time", "repeat_time", "increase"] if c in df.columns ] dfs = df[cs] if openpyxl: filename = f"{prefix}_summary.xlsx" dfs.to_excel(filename, index=False) filename = f"{prefix}_summary.csv" dfs.to_csv(filename, index=False) print(dfs) ######################## # First lines. print(df.head(2).T) if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/benchmark/export_model_test.py000066400000000000000000000140171475371071500277720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. import contextlib import io import unittest import onnxscript.tools.benchmark.export_model import onnxscript.tools.transformers_models.phi3 from onnxscript._internal.version_utils import ( has_transformers, is_onnxruntime_training, torch_older_than, ) has_phi3 = onnxscript.tools.transformers_models.phi3.has_phi3 class BenchmarkTest(unittest.TestCase): @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") def test_export_model_phi_cpu_eager(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "eager", "--model", "phi", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.4"), reason="fails to export") @unittest.skipIf(not is_onnxruntime_training(), reason="onnxruntime-training is needed") def test_export_model_mistral_cpu_dynamo_llama0(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "dynamo", "--optimization", "rewrite/optimize/inline/llama0", "--model", "mistral", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") def test_export_model_llama_cpu_eager(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "eager", "--model", "llama", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") @unittest.skipIf(not is_onnxruntime_training(), reason="onnxruntime-training is needed") @unittest.skipIf( torch_older_than("2.4"), reason="TypeError: _functionalize_sync(): " "argument 't' (position 1) must be Tensor, not NoneType", ) def test_export_model_phi_cpu_dynamo(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "dynamo", "--model", "phi", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") @unittest.skipIf(not is_onnxruntime_training(), reason="onnxruntime-training is needed") def test_export_model_phi_cpu_script(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "script", "--model", "phi", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.4"), reason="fails to export") @unittest.skipIf(not is_onnxruntime_training(), reason="onnxruntime-training is needed") def test_export_model_phi_cpu_dynamo_llama0(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "dynamo", "--optimization", "rewrite/optimize/inline/llama0/onnxruntime", "--model", "phi", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.4"), reason="Fails to export with torch<2.4") @unittest.skipIf(not is_onnxruntime_training(), reason="onnxruntime-training is needed") @unittest.skipIf( not has_phi3(), reason="transformers is not recent enough to contain the phi3 model" ) def test_export_model_phi3_cpu_dynamo_llama0(self): args = [ "--verbose", "1", "--config", "medium", "--dtype", "float32", "--device", "cpu", "--exporter", "dynamo", "--optimization", "rewrite/optimize/inline/llama0", "--model", "phi3", ] f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): onnxscript.tools.benchmark.export_model.main(args) out = f.getvalue() self.assertIn(":repeat_time,", out) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/memory_peak.py000066400000000000000000000143051475371071500246100ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations import multiprocessing import os def get_memory_rss(pid: int) -> int: """ Returns the physical memory used by a process. Args: pid: Process id, current one is `os.getpid()`. Returns: Physical memory. It relies on the module *psutil*. """ import psutil process = psutil.Process(pid) mem = process.memory_info().rss return mem class Monitor: def __init__(self): self.max_peak: float = 0 self.average: float = 0 self.n_measures: int = 0 self.begin: float = 0 self.end: float = 0 def to_dict(self, unit: int = 1) -> dict[str, float]: funit = float(unit) return dict( peak=self.max_peak / funit, mean=self.average * 1.0 / self.n_measures / funit, n=self.n_measures / funit, begin=self.begin / funit, end=self.end / funit, ) def __repr__(self) -> str: return ( f"{self.__class__.__name__}(peak={self.max_peak}, " f"average={self.average}, n={self.n_measures})" ) def update(self, mem: float): if self.n_measures == 0: self.begin = mem self.max_peak = max(mem, self.max_peak) self.average += mem self.end = mem self.n_measures += 1 def send(self, conn): conn.send(self.max_peak) conn.send(self.average) conn.send(self.n_measures) conn.send(self.begin) conn.send(self.end) @classmethod def recv(cls, conn) -> Monitor: m = cls() m.max_peak = conn.recv() m.average = conn.recv() m.n_measures = conn.recv() m.begin = conn.recv() m.end = conn.recv() return m def _process_memory_spy(conn): # Sends the value it started. conn.send(-2) # process id to spy on pid = conn.recv() # delay between two measures timeout = conn.recv() # do CUDA cuda = conn.recv() import psutil process = psutil.Process(pid) if cuda: from pynvml import ( # type: ignore[import-not-found] nvmlDeviceGetCount, nvmlDeviceGetHandleByIndex, nvmlDeviceGetMemoryInfo, nvmlInit, nvmlShutdown, ) nvmlInit() n_gpus = nvmlDeviceGetCount() handles = [nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) for i in range(n_gpus)] def gpu_used(): return [nvmlDeviceGetMemoryInfo(h).used for h in handles] gpus = [Monitor() for i in range(n_gpus)] else: gpus = [] cpu = Monitor() conn.send(-2) # loop while True: mem = process.memory_info().rss cpu.update(mem) if cuda: for r, g in zip(gpu_used(), gpus): g.update(r) if conn.poll(timeout=timeout): code = conn.recv() if code == -3: break # final iteration end = process.memory_info().rss cpu.update(end) if cuda: for r, g in zip(gpu_used(), gpus): g.update(r) # send cpu.send(conn) conn.send(len(gpus)) for g in gpus: g.send(conn) if cuda: nvmlShutdown() conn.close() class MemorySpy: """ Information about the spy. It class method `start`. Method `stop` can be called to end the measure. Args: pid: process id of the process to spy on delay: spy on every delay seconds cuda: enable cuda monitoring """ def __init__(self, pid: int, delay: float = 0.01, cuda: bool = False): self.pid = pid self.delay = delay self.cuda = cuda self.start() def start(self) -> MemorySpy: """Starts another process and tells it to spy.""" self.parent_conn, self.child_conn = multiprocessing.Pipe() self.child_process = multiprocessing.Process( target=_process_memory_spy, args=(self.child_conn,) ) self.child_process.start() data = self.parent_conn.recv() if data != -2: raise RuntimeError(f"The child processing is supposed to send -2 not {data}.") self.parent_conn.send(self.pid) self.parent_conn.send(self.delay) self.parent_conn.send(1 if self.cuda else 0) data = self.parent_conn.recv() if data != -2: raise RuntimeError( f"The child processing is supposed to send -2 again not {data}." ) return self def stop(self) -> dict[str, list[Monitor]]: """Stops spying on.""" self.parent_conn.send(-3) cpu = [Monitor.recv(self.parent_conn)] n_gpus = self.parent_conn.recv() gpus = [] for _ in range(n_gpus): gpus.append(Monitor.recv(self.parent_conn)) self.parent_conn.close() self.child_process.join() res = dict(cpu=cpu) if self.cuda: res["gpus"] = gpus return res def start_spying_on( pid: int | None = None, delay: float = 0.01, cuda: bool = False ) -> MemorySpy: """Starts the memory spy. The function starts another process spying on the one sent as an argument. Example:: .. code-block:: python from onnxscript.tools.memory_peak import start_spying_on, flatten p = start_spying_on() # ... # code to measure # ... stat = p.stop() print(stat) print(flatten(stat)) Args: pid: process id to spy or the the current one. delay: delay between two measures. cuda: True or False to get memory for cuda devices """ if pid is None: pid = os.getpid() return MemorySpy(pid, delay, cuda) def flatten(ps: dict[str, list[Monitor]], prefix: str = "") -> dict[str, float]: """Flattens a dictionary produced by :meth:`MemorySpy.stop`.""" obs = ps["cpu"][0].to_dict(unit=2**20) if "gpus" in ps: for i, g in enumerate(ps["gpus"]): for k, v in g.to_dict(unit=2**20).items(): obs[f"gpu{i}_{k}"] = v if prefix: obs = {f"{prefix}{k}": v for k, v in obs.items()} return obs microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/memory_peak_test.py000066400000000000000000000037471475371071500256570ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. import os import sys import time import unittest import numpy as np import torch import onnxscript.tools.memory_peak class TestMemoryPeak(unittest.TestCase): @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="other test are failing") def test_memory(self): mem = onnxscript.tools.memory_peak.get_memory_rss(os.getpid()) self.assertIsInstance(mem, int) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="other test are failing") def test_spy(self): p = onnxscript.tools.memory_peak.start_spying_on() res = [] for i in range(10): time.sleep(0.005) res.append(np.empty(i * 1000000)) del res time.sleep(0.02) pres = p.stop() self.assertIsInstance(pres, dict) self.assertLessEqual(pres["cpu"][0].end, pres["cpu"][0].max_peak) self.assertLessEqual(pres["cpu"][0].begin, pres["cpu"][0].max_peak) self.assertIsInstance(pres["cpu"][0].to_dict(), dict) @unittest.skipIf(not torch.cuda.is_available(), reason="CUDA not here") def test_spy_cuda(self): p = onnxscript.tools.memory_peak.start_spying_on(cuda=True) res = [] for i in range(10): time.sleep(0.005) res.append(np.empty(i * 1000000)) del res time.sleep(0.02) pres = p.stop() self.assertIsInstance(pres, dict) self.assertIsInstance(pres["cpu"], list) self.assertEqual(len(pres["cpu"]), 1) self.assertIsInstance(pres["gpus"], list) self.assertLessEqual(pres["cpu"][0].end, pres["cpu"][0].max_peak) self.assertLessEqual(pres["cpu"][0].begin, pres["cpu"][0].max_peak) self.assertIn("gpus", pres) self.assertLessEqual(pres["gpus"][0].end, pres["gpus"][0].max_peak) self.assertLessEqual(pres["gpus"][0].begin, pres["gpus"][0].max_peak) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/training_helper.py000066400000000000000000000033251475371071500254520ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- import torch from torch.onnx import ExportOptions from torch.onnx import _OrtBackend as OrtBackend from torch.onnx import _OrtBackendOptions as OrtBackendOptions def make_aot_ort(dynamic: bool = False): """Implements an autograd backend for torch.compile based on onnxrt backend.""" export_options = ExportOptions(dynamic_shapes=dynamic) options = OrtBackendOptions(export_options=export_options) ort_backend = OrtBackend(options=options) return ort_backend def train_loop(model, *args, loss_fn=None, optimizer=None): """Implements a training loop to be used in tests.""" if loss_fn is None: loss_fn = torch.nn.MSELoss() if optimizer is None: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # Set the model to training mode - important for batch normalization and dropout layers # Unnecessary in this situation but added for best practices model.train() # Compute prediction and loss pred = model(*args) if isinstance(pred, tuple): v = pred[0] elif hasattr(pred, "last_hidden_state"): v = pred.last_hidden_state else: v = pred loss = loss_fn(v, torch.ones_like(v)) # Backpropagation loss.backward() optimizer.step() # skip that part to retrieve the gradients # optimizer.zero_grad() # returns the gradients res = tuple(p.grad for p in model.parameters() if p.grad is not None) assert len(res) > 0, f"No gradient, loss is {loss}" return res microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/000077500000000000000000000000001475371071500260135ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/__init__.py000066400000000000000000000135251475371071500301320ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations import random from typing import Any, Sequence import onnx import onnx.inliner import torch import onnxscript.optimizer import onnxscript.rewriter def export_to_onnx( model: Any, *args: Sequence[Any], optimize: bool = True, export_api: bool = True, no_grad: bool = False, ) -> onnx.ModelProto: """ Export a model to ONNX. If optimize is True, it calls *onnxscript.optimizer.optimize*, *onnxscript.rewriter.rewriter*, *onnx.inliner.inline_local_functions*. If *export_api* is True, the function uses ``torch.onnx.export`` and not ``torch.onnx.dynamo_export``. """ if no_grad: with torch.no_grad(): if export_api: prog = torch.onnx.export(model, args, dynamo=True) # pylint: disable=no-value-for-parameter else: prog = torch.onnx.dynamo_export(model, *args) else: if export_api: prog = torch.onnx.export(model, args, dynamo=True) # pylint: disable=no-value-for-parameter else: prog = torch.onnx.dynamo_export(model, *args) assert prog is not None model_proto = prog.model_proto if optimize: model_proto = onnxscript.optimizer.optimize( model_proto, num_iterations=2, onnx_shape_inference=True, ) model_proto = onnxscript.rewriter.rewrite(model_proto) model_proto = onnx.inliner.inline_local_functions(model_proto) return model_proto def ids_tensor( shape: Sequence[int], vocab_size: int, rng: random.Random | None = None, name: str | None = None, ): """Creates a random int32 tensor of the shape within the vocab size.""" del name # unused if rng is None: rng = random.Random() total_dims = 1 for dim in shape: total_dims *= dim values = [] for _ in range(total_dims): values.append(rng.randint(0, vocab_size - 1)) return torch.tensor(data=values, dtype=torch.long).view(shape).contiguous() def get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes: bool, warmup: int, repeat: int ) -> list[tuple[int, int]]: """Returns input dimensions for model such as llama, phi, ...""" if not dynamic_shapes: return [(2, 1024)] * (warmup + repeat) w = [(2, 1024), (3, 1024), (2, 1096)] * warmup w = w[:warmup] r = [(2, 1024), (3, 1024), (4, 1024), (2, 1096), (2, 1112)] * repeat r = r[:repeat] return w + r def get_model_and_inputs( model: str, config: str, dynamic_shapes: bool, device: str = "cpu", num_hidden_layers: int = 1, with_mask: bool = True, implementation: str = "eager", dtype: str | None = None, warmup: int = 5, repeat: int = 10, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict | None]: """ Returns a model and a couple of dummy inputs. Args: model: model name, 'phi', 'llama', 'phi3', ... config: 'small', 'medium', 'large', ... dynamic_shapes: dynamic or static shapes device: 'cpu' or 'cuda' num_hidden_layers: Number of hidden layers. with_mask: One input or two inputs. implementation: eager or sdpa warmup: Number of inputs to generate. repeat: Number of inputs to generate for repeat. dtype: If specified, cast the model and the inputs into this type. Returns: model and list of inputs """ if model == "llama": import onnxscript.tools.transformers_models.llama as m_llama tmodel, inputs, dynamic_shapes_def = m_llama.get_llama_model_from_config( warmup=warmup, repeat=repeat, implementation=implementation, with_mask=with_mask, num_hidden_layers=num_hidden_layers, dynamic_shapes=dynamic_shapes, config=config, ) elif model == "mistral": import onnxscript.tools.transformers_models.mistral as m_mistral tmodel, inputs, dynamic_shapes_def = m_mistral.get_mistral_model_from_config( warmup=warmup, repeat=repeat, implementation=implementation, with_mask=with_mask, num_hidden_layers=num_hidden_layers, dynamic_shapes=dynamic_shapes, config=config, ) elif model == "phi": import onnxscript.tools.transformers_models.phi as m_phi tmodel, inputs, dynamic_shapes_def = m_phi.get_phi_model_from_config( warmup=warmup, repeat=repeat, implementation=implementation, with_mask=with_mask, num_hidden_layers=num_hidden_layers, dynamic_shapes=dynamic_shapes, config=config, ) elif model == "phi3": import onnxscript.tools.transformers_models.phi3 as m_phi3 tmodel, inputs, dynamic_shapes_def = m_phi3.get_phi3_model_from_config( warmup=warmup, repeat=repeat, implementation=implementation, with_mask=with_mask, num_hidden_layers=num_hidden_layers, dynamic_shapes=dynamic_shapes, config=config, ) else: raise ValueError(f"Model {model!r} is unknown.") if dtype is not None: dt = getattr(torch, dtype) tmodel = tmodel.to(dt) inputs = [ tuple((i if i.dtype in {torch.int64, torch.int32} else i.to(dt)) for i in inp) for inp in inputs ] if device == "cuda": tmodel = tmodel.to("cuda") inputs = [tuple(i.to("cuda") for i in inp) for inp in inputs] return tmodel, inputs, dynamic_shapes_def microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/llama.py000066400000000000000000000135331475371071500274600ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations from typing import Any, Sequence import torch import onnxscript.tools.transformers_models def get_llama_model( input_dims: Sequence[tuple[int, int]] = ((2, 8), (4, 7), (9, 15)), hidden_size: int = 16, num_hidden_layers: int = 1, vocab_size: int = 1024, intermediate_size: int = 16, max_position_embeddings: int = 1024, num_attention_heads: int = 2, _attn_implementation: str = "eager", # needed value to remove graph breaks with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model. See `LlamaConfig `_. The parameters are chosen for a unit test configuration. """ from transformers import LlamaConfig from transformers.models.llama.modeling_llama import LlamaModel dynamic_shapes = {0: {0: "batch", 1: "length"}} if with_mask: dynamic_shapes.update({1: {0: "batch", 1: "length"}}) config = LlamaConfig( num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=vocab_size, hidden_size=hidden_size, intermediate_size=intermediate_size, max_position_embeddings=max_position_embeddings, num_attention_heads=num_attention_heads, ) if _attn_implementation: config._attn_implementation = _attn_implementation # pylint: disable=protected-access if with_mask: class LlamaModelWrapperMask(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = LlamaModel(config) def forward(self, input_ids, attention_mask): model_output = self.model( input_ids, attention_mask=attention_mask, use_cache=False ) return model_output.to_tuple() def generate_example_inputs_mask(batch: int, seq: int, vocab_size: int): input_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch, seq], vocab_size ) input_mask = torch.tril(torch.ones(batch, seq, dtype=torch.float32)) assert input_mask.dtype == torch.float32 return input_ids, input_mask example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs_mask(b, s, vocab_size)) return LlamaModelWrapperMask(config), example_args_collection, dynamic_shapes # no mask class LlamaModelWrapper(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = LlamaModel(config) def forward(self, input_ids): model_output = self.model(input_ids, use_cache=False) return model_output.to_tuple() def generate_example_inputs(batch: int, seq: int, vocab_size: int): input_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor([batch, seq], vocab_size) return (input_ids,) example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs(b, s, vocab_size)) return LlamaModelWrapper(config), example_args_collection, dynamic_shapes def get_llama_model_from_config( warmup: int = 5, repeat: int = 10, config: str = "small", num_hidden_layers: int = 1, implementation: str = "eager", dynamic_shapes: bool = False, with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model Phi to test or benchmark. Args: warmup: Number of inputs to generate. repeat: Number of inputs to generate for repeat. config: small, medium or large num_hidden_layers: Number of hidden layers. implementation: eager or sdpa with_mask: One or two inputs. dynamic_shapes: dynamic shapes or not Returns: Model and list of inputs. """ if config == "small": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=16, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=1024, intermediate_size=16, max_position_embeddings=1024, num_attention_heads=2, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config == "medium": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=1024, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=1024, intermediate_size=1024, max_position_embeddings=1024, num_attention_heads=2, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config in ("large", "default"): conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=4096, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=32000, intermediate_size=11008, max_position_embeddings=2048, num_attention_heads=32, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) else: raise ValueError(f"Unexpected configuration {config!r}.") return get_llama_model(**conf_dict) # type: ignore[arg-type] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/llama_test.py000066400000000000000000000120271475371071500305140ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=not-callable import sys import unittest import numpy as np import onnxruntime import torch import onnxscript.tools.training_helper import onnxscript.tools.transformers_models import onnxscript.tools.transformers_models.llama from onnxscript._internal.version_utils import ( has_transformers, ignore_warnings, torch_older_than, transformers_older_than, ) class TestExportLlama(unittest.TestCase): @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.5"), reason="fails to export") @unittest.skipIf( transformers_older_than("4.41"), reason="cannot mutate tensors with frozen storage" ) @ignore_warnings(UserWarning) def test_llama_export_cpu(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.llama.get_llama_model() ) input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.5"), reason="fails to export") @unittest.skipIf( transformers_older_than("4.41"), reason="cannot mutate tensors with frozen storage" ) @ignore_warnings(UserWarning) def test_llama_export_cpu_export_api(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.llama.get_llama_model() ) input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx( model, *input_tensors, export_api=True ) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not torch.cuda.is_available(), reason="CUDA not available") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.4"), reason="fails to export") @ignore_warnings(UserWarning) def test_llama_export_cuda(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.llama.get_llama_model() ) input_tensors_cpu = input_tensors_many[0] model = model.to("cuda") input_tensors = [i.to("cuda") for i in input_tensors_cpu] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.detach().cpu().numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CUDAExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().cpu().numpy(), results[0], atol=1e-5) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/mistral.py000066400000000000000000000173771475371071500300570ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations from typing import Any, Sequence import torch import onnxscript.tools.transformers_models def _prepare_config_and_inputs( batch_size: int, seq_length: int, vocab_size: int, type_sequence_label_size: int = 2, type_vocab_size: int = 16, num_labels: int = 3, num_choices: int = 4, use_input_mask: bool = False, use_token_type_ids: bool = False, use_labels: bool = False, ) -> tuple[Any, ...]: input_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], vocab_size ) input_mask = None if use_input_mask: input_mask = torch.tril(torch.ones(batch_size, seq_length)) token_type_ids = None if use_token_type_ids: assert type_vocab_size > 0, "type_vocab_size is null" token_type_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], type_vocab_size ) sequence_labels = None token_labels = None choice_labels = None if use_labels: assert type_sequence_label_size > 0, "type_sequence_label_size is null" assert num_labels > 0, "num_labels is null" assert num_choices > 0, "num_choices is null" sequence_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size], type_sequence_label_size ) token_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], num_labels ) choice_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size], num_choices ) return ( input_ids, token_type_ids, input_mask, sequence_labels, token_labels, choice_labels, ) def get_mistral_model( input_dims: Sequence[tuple[int, int]] = ((13, 7), (14, 7), (15, 8)), hidden_size=32, num_hidden_layers=2, vocab_size=99, intermediate_size=16, max_position_embeddings=512, num_attention_heads=2, num_key_value_heads=2, sliding_window=4096, _attn_implementation="eager", # needed value to remove graph breaks with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model. See `MistralConfig `_. The parameters are chosen for a unit test configuration. """ from transformers import MistralConfig from transformers.models.mistral.modeling_mistral import MistralModel config = MistralConfig( num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=vocab_size, hidden_size=hidden_size, intermediate_size=intermediate_size, max_position_embeddings=max_position_embeddings, num_attention_heads=num_attention_heads, num_key_value_heads=num_key_value_heads, sliding_window=sliding_window, ) dynamic_shapes = {0: {0: "batch", 1: "length"}} if with_mask: dynamic_shapes.update({1: {0: "batch", 1: "length"}}) if _attn_implementation: config._attn_implementation = _attn_implementation # pylint: disable=protected-access def generate_example_inputs(batch: int, seq: int, vocab_size: int, with_mask: bool): ( input_ids, _, # token_type_ids, input_mask, _, # sequence_labels, _, # token_labels, _, # choice_labels, ) = _prepare_config_and_inputs( batch_size=batch, seq_length=seq, vocab_size=vocab_size, use_input_mask=with_mask, ) if with_mask: return input_ids, input_mask return (input_ids,) if with_mask: class MistralModelWrapperWithMask(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = MistralModel(config) def forward(self, input_ids, attention_mask): model_output = self.model( input_ids, attention_mask=attention_mask, use_cache=False ) return model_output.to_tuple() example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append( generate_example_inputs(b, s, vocab_size, with_mask) ) return MistralModelWrapperWithMask(config), example_args_collection, dynamic_shapes class MistralModelWrapper(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = MistralModel(config) def forward(self, input_ids): model_output = self.model(input_ids, use_cache=False) return model_output.to_tuple() example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs(b, s, vocab_size, with_mask)) return MistralModelWrapper(config), example_args_collection, dynamic_shapes def get_mistral_model_from_config( warmup: int = 5, repeat: int = 10, config: str = "small", num_hidden_layers: int = 1, implementation: str = "eager", dynamic_shapes: bool = False, with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model Phi to test or benchmark. Args: warmup: Number of inputs to generate. repeat: Number of inputs to generate for repeat. config: small, medium or large num_hidden_layers: number of hidden layers implementation: eager or sdpa with_mask: One or two inputs. dynamic_shapes: dynamic shapes or not Returns: Model and list of inputs. """ if config == "small": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=32, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=99, intermediate_size=16, max_position_embeddings=512, num_attention_heads=4, num_key_value_heads=2, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config == "medium": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=1024, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=1024, intermediate_size=1024, num_attention_heads=4, num_key_value_heads=4, max_position_embeddings=1024, sliding_window=4096, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config in ("large", "default"): conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=4096, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=32000, intermediate_size=14336, num_attention_heads=32, num_key_value_heads=8, max_position_embeddings=131072, sliding_window=4096, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) else: raise ValueError(f"Unexpected configuration {config!r}.") return get_mistral_model(**conf_dict) # type: ignore[arg-type] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/mistral_test.py000066400000000000000000000120301475371071500310730ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=not-callable import sys import unittest import numpy as np import onnxruntime import torch import onnxscript.optimizer import onnxscript.rewriter import onnxscript.tools.training_helper import onnxscript.tools.transformers_models import onnxscript.tools.transformers_models.mistral from onnxscript._internal.version_utils import ( has_transformers, ignore_warnings, torch_older_than, transformers_older_than, ) class TestExportMistral(unittest.TestCase): @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.4"), reason="fails to export") @unittest.skipIf( transformers_older_than("4.42"), reason="cannot mutate tensors with frozen storage" ) @ignore_warnings(UserWarning) def test_mistral_export_cpu(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.mistral.get_mistral_model() ) input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.5"), reason="fails to export") @unittest.skipIf( transformers_older_than("4.42"), reason="cannot mutate tensors with frozen storage" ) @ignore_warnings(UserWarning) def test_mistral_export_cpu_export_api(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.mistral.get_mistral_model() ) input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx( model, *input_tensors, export_api=True ) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not torch.cuda.is_available(), reason="CUDA not available") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi_export_cuda(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.mistral.get_mistral_model() ) input_tensors_cpu = input_tensors_many[0] model = model.to("cuda") input_tensors = [i.to("cuda") for i in input_tensors_cpu] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.detach().cpu().numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CUDAExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().cpu().numpy(), results[0], atol=1e-5) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/phi.py000066400000000000000000000202401475371071500271430ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations from typing import Any, Sequence import torch import onnxscript.tools.transformers_models def _prepare_config_and_inputs( batch_size: int, seq_length: int, vocab_size: int, type_sequence_label_size: int = 2, type_vocab_size: int = 16, num_labels: int = 3, num_choices: int = 4, use_input_mask: bool = False, use_token_type_ids: bool = False, use_labels: bool = False, ) -> tuple[Any, ...]: input_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], vocab_size ) input_mask = None if use_input_mask: input_mask = torch.tril(torch.ones(batch_size, seq_length)) token_type_ids = None if use_token_type_ids: assert type_vocab_size > 0, "type_vocab_size is null" token_type_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], type_vocab_size ) sequence_labels = None token_labels = None choice_labels = None if use_labels: assert type_sequence_label_size > 0, "type_sequence_label_size is null" assert num_labels > 0, "num_labels is null" assert num_choices > 0, "num_choices is null" sequence_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size], type_sequence_label_size ) token_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], num_labels ) choice_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size], num_choices ) return ( input_ids, token_type_ids, input_mask, sequence_labels, token_labels, choice_labels, ) def get_phi_model( input_dims: Sequence[tuple[int, int]] = ((13, 7), (14, 7), (15, 8)), hidden_size: int = 32, num_hidden_layers: int = 2, vocab_size: int = 99, intermediate_size: int = 16, max_position_embeddings: int = 512, num_attention_heads: int = 4, num_key_value_heads: int = 2, _attn_implementation: str = "eager", # needed value to remove graph breaks with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model. See `PhiConfig `_. The parameters are chosen for a unit test configuration from `test_modeling_phi.py `_. """ from transformers import PhiConfig from transformers.models.phi.modeling_phi import PhiModel dynamic_shapes = {0: {0: "batch", 1: "length"}} if with_mask: dynamic_shapes.update({1: {0: "batch", 1: "length"}}) config = PhiConfig( hidden_size=hidden_size, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=vocab_size, intermediate_size=intermediate_size, max_position_embeddings=max_position_embeddings, num_attention_heads=num_attention_heads, num_key_value_heads=num_key_value_heads, ) if _attn_implementation: config._attn_implementation = _attn_implementation # pylint: disable=protected-access if with_mask: class PhiModelWrapper(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = PhiModel(config) def forward(self, input_ids, attention_mask): model_output = self.model( input_ids, attention_mask=attention_mask, use_cache=False ) return model_output.to_tuple() def generate_example_inputs(batch: int, seq: int, vocab_size: int): ( input_ids, _, # token_type_ids, input_mask, _, # sequence_labels, _, # token_labels, _, # choice_labels, ) = _prepare_config_and_inputs( batch_size=batch, seq_length=seq, vocab_size=vocab_size, use_input_mask=True, ) return input_ids, input_mask example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs(b, s, vocab_size)) return PhiModelWrapper(config), example_args_collection, dynamic_shapes # no mask class PhiModelWrapperNoMask(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = PhiModel(config) def forward(self, input_ids): model_output = self.model(input_ids, use_cache=False) return model_output.to_tuple() def generate_example_inputs_no_mask(batch: int, seq: int, vocab_size: int): ( input_ids, _, # token_type_ids, _, # input_mask, _, # sequence_labels, _, # token_labels, _, # choice_labels, ) = _prepare_config_and_inputs( batch_size=batch, seq_length=seq, vocab_size=vocab_size, use_input_mask=True, ) return (input_ids,) example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs_no_mask(b, s, vocab_size)) return PhiModelWrapperNoMask(config), example_args_collection, dynamic_shapes def get_phi_model_from_config( warmup: int = 5, repeat: int = 10, config: str = "small", num_hidden_layers: int = 1, implementation: str = "eager", dynamic_shapes: bool = False, with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model Phi to test or benchmark. Args: warmup: Number of inputs to generate. repeat: Number of inputs to generate for repeat. config: small, medium or large num_hidden_layers: number of hidden layers implementation: eager or sdpa with_mask: One or two inputs. dynamic_shapes: dynamic shapes or not Returns: Model and list of inputs. """ if config == "small": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=32, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=99, intermediate_size=16, max_position_embeddings=512, num_attention_heads=4, num_key_value_heads=2, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config == "medium": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=1024, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=1024, intermediate_size=1024, num_attention_heads=4, num_key_value_heads=4, max_position_embeddings=1024, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config in ("large", "default"): conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=2048, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=51200, intermediate_size=8192, num_attention_heads=32, num_key_value_heads=None, max_position_embeddings=2048, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) else: raise ValueError(f"Unexpected configuration {config!r}.") return get_phi_model(**conf_dict) # type: ignore[arg-type] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/phi3.py000066400000000000000000000203411475371071500272300ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations from typing import Any, Sequence import torch import onnxscript.tools.transformers_models def has_phi3() -> bool: """Tells if package *transformers* contains the phi3 model.""" try: from transformers import Phi3Config assert Phi3Config except ImportError: return False return True def _prepare_config_and_inputs( batch_size: int, seq_length: int, vocab_size: int, type_sequence_label_size: int = 2, type_vocab_size: int = 16, num_labels: int = 3, num_choices: int = 4, use_input_mask: bool = False, use_token_type_ids: bool = False, use_labels: bool = False, ) -> tuple[Any, ...]: input_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], vocab_size ) input_mask = None if use_input_mask: input_mask = torch.tril(torch.ones(batch_size, seq_length)) token_type_ids = None if use_token_type_ids: assert type_vocab_size > 0, "type_vocab_size is null" token_type_ids = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], type_vocab_size ) sequence_labels = None token_labels = None choice_labels = None if use_labels: assert type_sequence_label_size > 0, "type_sequence_label_size is null" assert num_labels > 0, "num_labels is null" assert num_choices > 0, "num_choices is null" sequence_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size], type_sequence_label_size ) token_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size, seq_length], num_labels ) choice_labels = onnxscript.tools.transformers_models.ids_tensor( [batch_size], num_choices ) return ( input_ids, token_type_ids, input_mask, sequence_labels, token_labels, choice_labels, ) def get_phi3_model( input_dims: Sequence[tuple[int, int]] = ((13, 7), (14, 7), (15, 8)), hidden_size: int = 32, num_hidden_layers: int = 2, vocab_size: int = 99, intermediate_size: int = 16, max_position_embeddings: int = 512, num_attention_heads: int = 4, num_key_value_heads: int = 2, _attn_implementation: str = "eager", # needed value to remove graph breaks with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model. See `PhiConfig `_. The parameters are chosen for a unit test configuration from `test_modeling_phi.py `_. """ from transformers import Phi3Config, Phi3Model dynamic_shapes = {0: {0: "batch", 1: "length"}} if with_mask: dynamic_shapes.update({1: {0: "batch", 1: "length"}}) config = Phi3Config( hidden_size=hidden_size, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=vocab_size, intermediate_size=intermediate_size, max_position_embeddings=max_position_embeddings, num_attention_heads=num_attention_heads, num_key_value_heads=num_key_value_heads, pad_token_id=min(32000, vocab_size - 1), ) if _attn_implementation: config._attn_implementation = _attn_implementation # pylint: disable=protected-access if with_mask: class Phi3ModelWrapperNoMask(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = Phi3Model(config) def forward(self, input_ids, attention_mask): model_output = self.model( input_ids, attention_mask=attention_mask, use_cache=False ) return model_output.to_tuple() def generate_example_inputs_no_mask(batch: int, seq: int, vocab_size: int): ( input_ids, _, # token_type_ids, input_mask, _, # sequence_labels, _, # token_labels, _, # choice_labels, ) = _prepare_config_and_inputs( batch_size=batch, seq_length=seq, vocab_size=vocab_size, use_input_mask=True, ) return input_ids, input_mask example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs_no_mask(b, s, vocab_size)) return Phi3ModelWrapperNoMask(config), example_args_collection, dynamic_shapes # no mask class Phi3ModelWrapper(torch.nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.model = Phi3Model(config) def forward(self, input_ids): model_output = self.model(input_ids, use_cache=False) return model_output.to_tuple() def generate_example_inputs(batch: int, seq: int, vocab_size: int): ( input_ids, *_, # token_type_ids, # input_mask, # sequence_labels, # token_labels, # choice_labels, ) = _prepare_config_and_inputs( batch_size=batch, seq_length=seq, vocab_size=vocab_size, use_input_mask=True, ) return (input_ids,) example_args_collection = [] for b, s in input_dims: example_args_collection.append(generate_example_inputs(b, s, vocab_size)) return Phi3ModelWrapper(config), example_args_collection, dynamic_shapes def get_phi3_model_from_config( warmup: int = 5, repeat: int = 10, config: str = "small", num_hidden_layers: int = 1, implementation: str = "eager", dynamic_shapes: bool = False, with_mask: bool = True, ) -> tuple[Any, list[tuple[torch.Tensor, ...]], dict]: """ Returns a model Phi to test or benchmark. Args: warmup: Number of inputs to generate. repeat: Number of inputs to generate for repeat. config: small, medium or large num_hidden_layers: number of hidden layers implementation: eager or sdpa with_mask: One or two inputs. dynamic_shapes: dynamic shapes or not Returns: Model and list of inputs. """ if config == "small": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=32, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=99, intermediate_size=16, max_position_embeddings=512, num_attention_heads=4, num_key_value_heads=2, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config == "medium": conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=1024, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=1024, intermediate_size=1024, num_attention_heads=4, num_key_value_heads=4, max_position_embeddings=1024, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) elif config in ("large", "default"): conf_dict = dict( input_dims=onnxscript.tools.transformers_models.get_input_dims_for_llm( dynamic_shapes, warmup, repeat ), hidden_size=2048, num_hidden_layers=num_hidden_layers, vocab_size=51200, intermediate_size=8192, num_attention_heads=32, num_key_value_heads=None, max_position_embeddings=2048, _attn_implementation=implementation, with_mask=with_mask, ) else: raise ValueError(f"Unexpected configuration {config!r}.") return get_phi3_model(**conf_dict) # type: ignore[arg-type] microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/phi3_test.py000066400000000000000000000120401475371071500302640ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=not-callable import sys import unittest import numpy as np import onnxruntime import torch import onnxscript.optimizer import onnxscript.rewriter import onnxscript.tools.training_helper import onnxscript.tools.transformers_models import onnxscript.tools.transformers_models.phi3 from onnxscript._internal.version_utils import ( has_transformers, ignore_warnings, torch_older_than, ) has_phi3 = onnxscript.tools.transformers_models.phi3.has_phi3 class TestExportPhi3(unittest.TestCase): @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(not has_phi3(), reason="transformers is not recent enough") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.4"), reason="fails to export") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi3_export_cpu(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.phi3.get_phi3_model() ) input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(not has_phi3(), reason="transformers is not recent enough") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.5"), reason="fails to export") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi3_export_cpu_export_api(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.phi3.get_phi3_model() ) input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx( model, *input_tensors, export_api=True ) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not torch.cuda.is_available(), reason="CUDA not available") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(not has_phi3(), reason="transformers is not recent enough") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi3_export_cuda(self): model, input_tensors_many, _ = ( onnxscript.tools.transformers_models.phi3.get_phi3_model() ) input_tensors_cpu = input_tensors_many[0] model = model.to("cuda") input_tensors = [i.to("cuda") for i in input_tensors_cpu] expected = model(*input_tensors) try: proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) except torch._export.verifier.SpecViolationError as e: # pylint: disable=protected-access # see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/128394 if "Node.meta _enter_autocast is missing val field." in str(e): raise unittest.SkipTest(str(e)) raise names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.detach().cpu().numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CUDAExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().cpu().numpy(), results[0], atol=1e-5) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/tools/transformers_models/phi_test.py000066400000000000000000000114321475371071500302050ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=not-callable import copy import sys import unittest import numpy as np import onnxruntime import torch import onnxscript.optimizer import onnxscript.rewriter import onnxscript.tools.training_helper import onnxscript.tools.transformers_models import onnxscript.tools.transformers_models.phi from onnxscript._internal.version_utils import ( has_transformers, ignore_warnings, torch_older_than, ) class TestExportPhi(unittest.TestCase): @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.6"), reason="fails to export") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi_export_cpu(self): model, input_tensors_many, _ = onnxscript.tools.transformers_models.phi.get_phi_model() input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @unittest.skipIf(torch_older_than("2.6"), reason="fails to export") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi_export_cpu_export_api(self): model, input_tensors_many, _ = onnxscript.tools.transformers_models.phi.get_phi_model() input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx( model, *input_tensors, export_api=True ) names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not torch.cuda.is_available(), reason="CUDA not available") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi_export_cuda(self): model, input_tensors_many, _ = onnxscript.tools.transformers_models.phi.get_phi_model() input_tensors_cpu = input_tensors_many[0] model = model.to("cuda") input_tensors = [i.to("cuda") for i in input_tensors_cpu] expected = model(*input_tensors) proto = onnxscript.tools.transformers_models.export_to_onnx(model, *input_tensors) names = [i.name for i in proto.graph.input] np_input_tensors = [x.detach().cpu().numpy() for x in input_tensors] feeds = dict(zip(names, np_input_tensors)) sess = onnxruntime.InferenceSession( proto.SerializeToString(), providers=["CUDAExecutionProvider"] ) results = sess.run(None, feeds) np.testing.assert_allclose(expected[0].detach().cpu().numpy(), results[0], atol=1e-5) @unittest.skipIf(sys.platform == "win32", reason="not supported yet on Windows") @unittest.skipIf(not has_transformers(), reason="transformers is missing") @ignore_warnings(UserWarning) def test_phi_dort_static(self): model, input_tensors_many, _ = onnxscript.tools.transformers_models.phi.get_phi_model() input_tensors = input_tensors_many[0] expected = model(*input_tensors) local_aot_ort = onnxscript.tools.training_helper.make_aot_ort(dynamic=False) compiled_model = torch.compile( copy.deepcopy(model), backend=local_aot_ort, dynamic=False, fullgraph=True, ) results = compiled_model(*input_tensors) torch.testing.assert_close(expected[0], results[0], atol=1e-5, rtol=1e-5) expected_gradients = onnxscript.tools.training_helper.train_loop(model, *input_tensors) gradients = onnxscript.tools.training_helper.train_loop(compiled_model, *input_tensors) torch.testing.assert_close(expected_gradients[0], gradients[0], atol=1e-5, rtol=1e-5) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/type_annotation.py000066400000000000000000000251431475371071500243550ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import collections import inspect import typing from typing import Optional, Sequence, Union import onnx from onnxscript import onnx_types # TypeAnnotationValue represents the (value of) valid type-annotations recognized # by ONNX Script. TODO: Flesh out a formal definition. Currently, it supports # - float, int, str (primitive attribute types) # - Sequence[float], Sequence[int], Sequence[str] (attribute types) # - Tensor types # - Sequence[Tensor] types # - Union of above 2 # - TypeVars with above bounds # - Above types with annotation attached TypeAnnotationValue = typing.Any # Map from python type to corresponding ONNX AttributeProto type _PYTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP = { float: onnx.AttributeProto.FLOAT, int: onnx.AttributeProto.INT, str: onnx.AttributeProto.STRING, bool: onnx.AttributeProto.INT, # experimental } # Map from python type to corresponding ONNX AttributeProto type, # for repeated (i.e., list of) values _LISTTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP = { float: onnx.AttributeProto.FLOATS, int: onnx.AttributeProto.INTS, str: onnx.AttributeProto.STRINGS, bool: onnx.AttributeProto.INTS, # experimental } _LIST_CONSTRUCTORS = frozenset([list, typing.List, typing.Sequence, collections.abc.Sequence]) # Map from ONNX AttributeProto type to its representation (in ONNX Script). _ATTRTYPE_TO_REPR = { onnx.AttributeProto.FLOAT: "float", onnx.AttributeProto.INT: "int", onnx.AttributeProto.STRING: "str", onnx.AttributeProto.FLOATS: "Sequence[float]", onnx.AttributeProto.INTS: "Sequence[int]", onnx.AttributeProto.STRINGS: "Sequence[str]", } def onnx_attr_type_to_onnxscript_repr(attr_type: onnx.AttributeProto.AttributeType) -> str: if attr_type not in _ATTRTYPE_TO_REPR: supported = ", ".join( f"'{onnx.AttributeProto.AttributeType.Name(v)}'" for v in _ATTRTYPE_TO_REPR ) raise ValueError(f"Unsupported attribute type {attr_type}: only {supported} allowed.") return _ATTRTYPE_TO_REPR[attr_type] # A sorted list of all type strings used in an OpSchema ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS = tuple( sorted(tensor_type.to_string() for tensor_type in onnx_types.tensor_type_registry.values()) ) def _remove_annotation(typeinfo: TypeAnnotationValue) -> TypeAnnotationValue: """Remove Annotated wrapper if present, otherwise return typeinfo as is.""" if hasattr(typing, "Annotated"): # Present in Python 3.9+ if typing.get_origin(typeinfo) is typing.Annotated: return typing.get_args(typeinfo)[0] return typeinfo def _is_primitive_attr_type(typeinfo: TypeAnnotationValue) -> bool: return typeinfo in _PYTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP def pytype_to_attrtype( pytype: TypeAnnotationValue, ) -> Optional[onnx.AttributeProto.AttributeType]: pytype = _remove_annotation(pytype) if pytype in _PYTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP: return _PYTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP[pytype] type_constructor = typing.get_origin(pytype) # Remove Optional wrapper if present, which is represented as an Union[..., type(None)] if type_constructor is typing.Union: # Filter out type(None), since typing.Optional[X] evaluates to Union[X, type(None)] args = [x for x in typing.get_args(pytype) if x is not type(None)] if len(args) == 1: return pytype_to_attrtype(args[0]) if type_constructor in _LIST_CONSTRUCTORS: elt_type = typing.get_args(pytype)[0] if elt_type in _LISTTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP: return _LISTTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP[elt_type] return None def base_type_is_bool(pytype: TypeAnnotationValue) -> bool: """Returns True if base type of pytype is bool, False otherwise.""" pytype = _remove_annotation(pytype) if pytype in _PYTYPE_TO_ATTRTYPE_MAP: return pytype is bool type_constructor = typing.get_origin(pytype) if type_constructor in _LIST_CONSTRUCTORS: element_type = typing.get_args(pytype)[0] return element_type is bool # Remove Optional wrapper if present: if type_constructor is Optional or type_constructor is Union: # In Python < 3.10, Optional[X] is represented as Union[X, type(None)] # so we filter out type(None) if present args = [x for x in typing.get_args(pytype) if x is not type(None)] if len(args) == 1: return base_type_is_bool(args[0]) return False def _is_tensor_type(typeinfo: TypeAnnotationValue) -> bool: if isinstance(typeinfo, onnx_types.TensorType): return True if inspect.isclass(typeinfo) and issubclass(typeinfo, onnx_types.TensorType): return True return False def is_value_type(typeinfo: TypeAnnotationValue) -> bool: """Returns True if typeinfo represents a value type, False if it is an attribute type. Raises ValueError if typeinfo is not a supported type annotation. """ typeinfo = _remove_annotation(typeinfo) if _is_tensor_type(typeinfo): return True if _is_primitive_attr_type(typeinfo): return False type_constructor = typing.get_origin(typeinfo) # Handle List-like type-constructor # Eg. List[INT32] is a value type, while List[int] is an attribute type if type_constructor in _LIST_CONSTRUCTORS: elt_type = typing.get_args(typeinfo)[0] return is_value_type(elt_type) # Handle Union and Optional type-constructors if type_constructor is typing.Union: # Filter out None, since typing.Optional[X] evaluates to Union[X, None] args = [x for x in typing.get_args(typeinfo) if x is not type(None)] args_value_check = [is_value_type(x) for x in args] if all(args_value_check): # Handles cases like Optional[INT32] as well as Union[FLOAT16, FLOAT, DOUBLE] return True elif (len(args) == 1) and args_value_check[0] is False: # Handle the case of optional attribute: eg. Optional[int] # Note that we do not allow Union[int, float] for attributes. return False else: raise ValueError(f"Unsupported type annotation '{typeinfo}'") # Handle TypeVars: if isinstance(typeinfo, typing.TypeVar): if hasattr(typeinfo, "__bound__"): bound = typeinfo.__bound__ return is_value_type(bound) raise ValueError(f"Unsupported type annotation {typeinfo}") def is_attr_type(pytype: TypeAnnotationValue): return is_value_type(pytype) is False def is_valid_type(typeinfo: TypeAnnotationValue): try: return is_value_type(typeinfo) in {True, False} except ValueError: return False def is_optional(pytype) -> bool: """Returns whether a pytype is an Optional.""" if typing.get_origin(pytype) is Union and type(None) in typing.get_args(pytype): # Python < 3.10 return True if typing.get_origin(pytype) is Optional: # Python >= 3.10 return True return False def get_return_types(typeinfo: type | Sequence[type]) -> Sequence[type]: """Converts return-type annotation into a sequence of types. The return type annotation can be either a single type (for a single output) or a Tuple type (for multiple outputs). This function normalizes the representation so that it is always a sequence of types, even for a single output. """ if isinstance(typeinfo, typing.Sequence): return typeinfo if typing.get_origin(typeinfo) is tuple: return typing.get_args(typeinfo) return (typeinfo,) def pytype_to_type_strings(pytype: TypeAnnotationValue) -> list[str]: """Returns a list of type-strings corresponding to a given type annotation. Args: pytype: A type annotation. Returns: A list of all supported input types for the given type annotation. Ensures that the list is sorted in the same order as ALL_TYPE_STRINGS. """ if pytype is None: return list(ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS) if pytype is onnx_types.TensorType: return list(ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS) if isinstance(pytype, type) and issubclass(pytype, onnx_types.TensorType): return [pytype.to_string()] if isinstance(pytype, onnx_types.TensorType): return [pytype.to_string()] if isinstance(pytype, typing.TypeVar): constraints = pytype.__constraints__ if constraints: return pytype_to_type_strings(Union.__getitem__(constraints)) # pylint: disable=unnecessary-dunder-call bound = pytype.__bound__ if bound is None: return list(ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS) return pytype_to_type_strings(bound) if typing.get_origin(pytype) is Union: options = [] subtypes = typing.get_args(pytype) # A None type in a Union is equivalent to an optional type optional = is_optional(pytype) for subtype in subtypes: if subtype is type(None): # Skip None type because we are handling it with is_optional continue if optional: options += [ *pytype_to_type_strings(subtype), *[f"optional({s})" for s in pytype_to_type_strings(subtype)], ] else: options += pytype_to_type_strings(subtype) # Remove duplicates return sorted(set(options)) if typing.get_origin(pytype) in _LIST_CONSTRUCTORS: subtypes = typing.get_args(pytype) return [f"seq({s})" for s in pytype_to_type_strings(subtypes[0])] raise ValueError(f"Unsupported type: {pytype}") def get_type_constraint_name(pytype: TypeAnnotationValue) -> Optional[str]: """Returns the name of the type constraint for a given type annotation. Args: pytype: A type annotation. Returns: The name of the type constraint if it is a TypeVar. - Prefixes the name with "Optional_" if the type annotation is Optional[TypeVar]. - Prefixes the name with "Sequence_" if the type annotation is a Sequence[]. - Returns None if the type annotation does not have a type constraint. """ if isinstance(pytype, typing.TypeVar): return pytype.__name__ if is_optional(pytype): subtypes = typing.get_args(pytype) for subtype in subtypes: if subtype is type(None): continue type_param_name = get_type_constraint_name(subtype) return f"Optional_{type_param_name}" if type_param_name else None if typing.get_origin(pytype) in _LIST_CONSTRUCTORS: subtypes = typing.get_args(pytype) type_param_name = get_type_constraint_name(subtypes[0]) return f"Sequence_{type_param_name}" if type_param_name else None return None microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/type_annotation_test.py000066400000000000000000000210511475371071500254060ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest from typing import Any, List, Optional, Sequence, TypeVar, Union import parameterized import onnxscript import onnxscript.testing from onnxscript import FLOAT, INT64, script, type_annotation from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from tests.common import testutils class TypeAnnotationTest(testutils.TestBase): def test_type_annotation(self): """Test type annotations.""" @script() def static_shape(A: FLOAT[100], B: FLOAT[100]) -> FLOAT[100]: C = op.Add(A, B) return C static_shape_txt = """ static_shape (float[100] A, float[100] B) => (float[100] C) { C = Add (A, B) } """ onnxscript.testing.assert_isomorphic_graph(static_shape, static_shape_txt) @script() def symbolic_shape(A: FLOAT["N"], B: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: # noqa: F821 C = op.Add(A, B) return C symbolic_shape_txt = """ symbolic_shape (float[N] A, float[N] B) => (float[N] C) { C = Add (A, B) } """ onnxscript.testing.assert_isomorphic_graph(symbolic_shape, symbolic_shape_txt) @script() def tensor_scalar(A: FLOAT["N"], B: FLOAT) -> FLOAT["N"]: # noqa: F821 C = op.Add(A, B) return C tensor_scalar_txt = """ tensor_scalar (float[N] A, float B) => (float[N] C) { C = Add (A, B) } """ onnxscript.testing.assert_isomorphic_graph(tensor_scalar, tensor_scalar_txt) @script() def unknown_rank(A: FLOAT[...], B: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: C = op.Add(A, B) return C unknown_rank_txt = """ unknown_rank (float[] A, float[] B) => (float[] C) { C = Add (A, B) } """ onnxscript.testing.assert_isomorphic_graph(unknown_rank, unknown_rank_txt) with self.assertRaises(ValueError): FLOAT[10][20] # Invalid usage. pylint: disable=pointless-statement def test_type_annotation_with_bool_type_for_attribute(self): @script() def bool_type_for_attribute(self: FLOAT[...], sorted: bool) -> FLOAT[...]: out = op.Unique(self, sorted=sorted) return out bool_type_for_attribute_txt = """ < domain: "this", opset_import: ["": 15] > bool_type_for_attribute (self) => (out) { out = Unique (self) } """ onnxscript.testing.assert_isomorphic_function( bool_type_for_attribute, bool_type_for_attribute_txt ) _TestTypeVarConstraints = TypeVar("_TestTypeVarConstraints", INT64, FLOAT) _TestTypeVarOneBound = TypeVar("_TestTypeVarOneBound", bound=INT64) _TestTypeVarTwoBound = TypeVar("_TestTypeVarTwoBound", bound=Union[INT64, FLOAT]) class TypeConversionFunctionsTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [ ( "tensor_type_all", onnxscript.onnx_types.TensorType, list(type_annotation.ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS), ), ("none", None, list(type_annotation.ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS)), ("tensor_type", INT64, ["tensor(int64)"]), ("tensor_type_union", Union[INT64, FLOAT], ["tensor(float)", "tensor(int64)"]), ("tensor_type_variadic_shape", INT64[...], ["tensor(int64)"]), ("tensor_type_shape", INT64[10], ["tensor(int64)"]), ( "type_var_constraints", _TestTypeVarConstraints, ["tensor(float)", "tensor(int64)"], ), ("type_bound_one", _TestTypeVarOneBound, ["tensor(int64)"]), ("type_bound_two", _TestTypeVarTwoBound, ["tensor(float)", "tensor(int64)"]), ( "optional_tensor_type_all", Optional[onnxscript.onnx_types.TensorType], [ *[ f"optional({tensor_type})" for tensor_type in type_annotation.ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS ], *type_annotation.ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS, ], ), ( "optional_tensor_type", Optional[INT64], ["optional(tensor(int64))", "tensor(int64)"], ), ( "optional_tensor_type_union", Optional[Union[INT64, FLOAT]], [ "optional(tensor(float))", "optional(tensor(int64))", "tensor(float)", "tensor(int64)", ], ), ( "optional_tensor_type_variadic_shape", Optional[INT64[...]], ["optional(tensor(int64))", "tensor(int64)"], ), ( "optional_tensor_type_shape", Optional[INT64[10]], ["optional(tensor(int64))", "tensor(int64)"], ), ( "optional_type_var_constraints", Optional[_TestTypeVarConstraints], [ "optional(tensor(float))", "optional(tensor(int64))", "tensor(float)", "tensor(int64)", ], ), ( "optional_type_bound_one", Optional[_TestTypeVarOneBound], ["optional(tensor(int64))", "tensor(int64)"], ), ( "optional_type_bound_two", Optional[_TestTypeVarTwoBound], [ "optional(tensor(float))", "optional(tensor(int64))", "tensor(float)", "tensor(int64)", ], ), ( "sequence_type_all", Sequence[onnxscript.onnx_types.TensorType], [ f"seq({tensor_type})" for tensor_type in type_annotation.ALL_TENSOR_TYPE_STRINGS ], ), ("sequence_type", Sequence[INT64], ["seq(tensor(int64))"]), ( "union_sequence_type", Union[Sequence[INT64], Sequence[FLOAT]], ["seq(tensor(float))", "seq(tensor(int64))"], ), ( "sequence_type_variadic_shape", Sequence[INT64[...]], ["seq(tensor(int64))"], ), ("sequence_type_shape", Sequence[INT64[10]], ["seq(tensor(int64))"]), ( "sequence_type_var_constraints", Sequence[_TestTypeVarConstraints], ["seq(tensor(float))", "seq(tensor(int64))"], ), ( "sequence_type_bound_one", Sequence[_TestTypeVarOneBound], ["seq(tensor(int64))"], ), ( "sequence_type_bound_two", Sequence[_TestTypeVarTwoBound], ["seq(tensor(float))", "seq(tensor(int64))"], ), ] ) def test_pytype_to_type_strings(self, _, pytype: Any, expected: List[str]): self.assertEqual(type_annotation.pytype_to_type_strings(pytype), expected) @parameterized.parameterized.expand( [ ("type_var", _TestTypeVarConstraints, "_TestTypeVarConstraints"), ("type_var_bound", _TestTypeVarOneBound, "_TestTypeVarOneBound"), ( "optional_type_var", Optional[_TestTypeVarOneBound], "Optional__TestTypeVarOneBound", ), ( "sequence_type_var", Sequence[_TestTypeVarOneBound], "Sequence__TestTypeVarOneBound", ), ("normal_type", INT64, None), ("union_type", Union[INT64, FLOAT], None), ("optional_type", Optional[INT64], None), ("sequence_type", Sequence[INT64], None), ("optional_sequence_type", Optional[Sequence[INT64]], None), ("optional_union_type", Optional[Union[INT64, FLOAT]], None), ] ) def test_get_type_constraint_name(self, _: str, pytype: Any, expected: Optional[str]): self.assertEqual(type_annotation.get_type_constraint_name(pytype), expected) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/utils/000077500000000000000000000000001475371071500217235ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/utils/__init__.py000066400000000000000000000000001475371071500240220ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/utils/evaluation_utils.py000066400000000000000000000044101475371071500256630ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import pathlib import numpy as np import onnx from onnx import helper as onnx_helper def load_test_data( qual_model_dir: str, input_names: list[str] ) -> tuple[dict[str, np.ndarray], list[np.ndarray]]: test_data_dir = pathlib.Path(qual_model_dir) / "test_data_set_0" inputs = {} expected_outputs = [] for test_data in test_data_dir.glob("input_*.pb"): idx = int(test_data.stem[len("input_") :]) input_name = input_names[idx] input_data = onnx.TensorProto() with open(test_data, "rb") as f: input_data.ParseFromString(f.read()) inputs[input_name] = onnx.numpy_helper.to_array(input_data) output_file_paths = list(test_data_dir.glob("output_*.pb")) expected_outputs = [None] * len(output_file_paths) for test_data in test_data_dir.glob("output_*.pb"): idx = int(test_data.stem[len("output_") :]) output_data = onnx.TensorProto() with open(test_data, "rb") as f: output_data.ParseFromString(f.read()) expected_outputs[idx] = onnx.numpy_helper.to_array(output_data) # type: ignore[call-overload] assert all(name in inputs for name in input_names), "Some inputs are missing." assert not any(output is None for output in expected_outputs), "Some outputs are missing." return inputs, expected_outputs # type: ignore[return-value] def generate_random_input(model: onnx.ModelProto) -> dict[str, np.ndarray]: """Generate random input for the model. NOTE: This is unused. There is parity issue with randomly generated data. Need investigation. """ inputs = {} for _, input in enumerate(model.graph.input): shape = [d.dim_value for d in input.type.tensor_type.shape.dim] np_dtype = onnx_helper.tensor_dtype_to_np_dtype(input.type.tensor_type.elem_type) if np_dtype is None: raise ValueError(f"Unsupported dtype: {input.type.tensor_type.elem_type}") if np_dtype in (np.float16, np.float32, np.float64): inputs[input.name] = np.random.rand(*shape).astype(np_dtype) - 0.5 else: inputs[input.name] = np.random.randint(3, 100, size=shape, dtype=np_dtype) return inputs microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/utils/timing_utils.py000066400000000000000000000013321475371071500250030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import time import onnx from onnxscript import optimizer def timeit(f, message): def timed(*args, **kw): ts = time.time() result = f(*args, **kw) te = time.time() print(f"{message} time: {te - ts}") return result return timed load = timeit(onnx.load, "Load") save = timeit(onnx.save, "Save") infer = timeit(onnx.shape_inference.infer_shapes, "Infer") fold_constants = timeit(optimizer.fold_constants, "Fold Constants") remove_unused = timeit(optimizer.remove_unused_nodes, "Remove Unused") optimize = timeit(optimizer.optimize, "Optimize") # rewrite = timeit(all_rules.apply_to_model, "Rewrite") microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/utils/utils.py000066400000000000000000000050221475371071500234340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Any import onnx def normalize_domain(d: str) -> str: return "" if d == "ai.onnx" else d def is_onnx_domain(d: str) -> bool: return normalize_domain(d) == "" def is_onnx_op(node: onnx.NodeProto, op_type: str) -> bool: return is_onnx_domain(node.domain) and node.op_type == op_type def is_control_flow_op(node: onnx.NodeProto) -> bool: return any(attr.HasField("g") or len(attr.graphs) > 0 for attr in node.attribute) def get_node_attr_value(node: onnx.NodeProto, attr_name: str, default: Any) -> Any: matching = [x for x in node.attribute if x.name == attr_name] if len(matching) > 1: raise ValueError(f"Node has multiple attributes with name {attr_name}") if len(matching) < 1: return default return onnx.helper.get_attribute_value(matching[0]) def get_initializer_type(initializer: onnx.TensorProto) -> onnx.TypeProto: type = onnx.TypeProto() type.tensor_type.elem_type = initializer.data_type dims = type.tensor_type.shape.dim for dim in initializer.dims: dims.add().dim_value = dim return type def get_constant_node_value(node: onnx.NodeProto, name: str) -> onnx.TensorProto | None: if ( node.op_type != "Constant" or node.domain not in {"", "ai.onnx"} or len(node.attribute) != 1 ): return None attr = node.attribute[0] if attr.ref_attr_name: return None attr_name = attr.name value = onnx.helper.get_attribute_value(attr) if isinstance(value, onnx.TensorProto): # Two names exist in this case: we use tensorproto as is (with original name) return value shape: list[int] if attr_name == "value_int": dtype = onnx.TensorProto.INT64 shape = [] value = [value] elif attr_name == "value_float": dtype = onnx.TensorProto.FLOAT shape = [] value = [value] elif attr_name == "value_string": dtype = onnx.TensorProto.STRING shape = [] value = [value] elif attr_name == "value_ints": dtype = onnx.TensorProto.INT64 shape = [len(value)] elif attr_name == "value_floats": dtype = onnx.TensorProto.FLOAT shape = [len(value)] elif attr_name == "value_strings": dtype = onnx.TensorProto.STRING shape = [len(value)] else: return None # sparse tensors not handled return onnx.helper.make_tensor(name, dtype, shape, value) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/values.py000066400000000000000000000650711475371071500224450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import dataclasses import functools import inspect import logging import types import typing from enum import IntFlag from typing import ( # type: ignore[attr-defined] Any, Callable, ClassVar, Optional, Protocol, Sequence, _GenericAlias, ) import onnx import onnx.defs from onnxscript import converter as converter_module from onnxscript import irbuilder, sourceinfo, type_annotation from onnxscript._internal import ast_utils, deprecation from onnxscript.ir import _schemas _ATTRIBUTE_TYPE_TO_PYTHON_TYPE = { onnx.defs.OpSchema.AttrType.FLOAT: float, onnx.defs.OpSchema.AttrType.INT: int, onnx.defs.OpSchema.AttrType.STRING: str, onnx.defs.OpSchema.AttrType.TENSOR: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.GRAPH: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.SPARSE_TENSOR: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.TYPE_PROTO: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.FLOATS: Sequence[float], onnx.defs.OpSchema.AttrType.INTS: Sequence[int], onnx.defs.OpSchema.AttrType.STRINGS: Sequence[str], onnx.defs.OpSchema.AttrType.TENSORS: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.GRAPHS: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.SPARSE_TENSORS: None, onnx.defs.OpSchema.AttrType.TYPE_PROTOS: None, } # A special value to indicate that the default value is not specified _EmptyDefault = object() logger = logging.getLogger(__name__) class Opset: """Represents an ONNX Opset, which consists of a domain name, a version. It also contains a set of operations. This represents an Opset defined in the ONNX schema registry and the operations are retrieved from the ONNX schema registry. It also stores function definitions created for ops in the corresponding Opset. Only a single instance of Opset is created for a given (domain, version) pair. """ domain: str version: int cache: ClassVar[dict[tuple[type, str, int], Opset]] = {} def __new__(cls, domain: str, version: int): key = (cls, domain, version) existing = cls.cache.get(key) if existing: return existing instance = super().__new__(cls) instance.domain = domain # type: ignore[attr-defined] instance.version = version # type: ignore[attr-defined] instance.function_defs = {} # type: ignore[attr-defined] cls.cache[key] = instance return instance def __init__(self, domain: Optional[str] = None, version: Optional[int] = None): # Nothing to do. Object is initialized by __new__ pass def __repr__(self): return f"{self.__class__.__name__}({self.domain!r}, {self.version!r})" def __getitem__(self, opname): try: return onnx.defs.get_schema(opname, self.version, self.domain) except Exception: # pylint: disable=broad-except # TODO: more specific exception return None def __contains__(self, opname): try: onnx.defs.get_schema(opname, self.version, self.domain) except Exception: # pylint: disable=broad-except # TODO: more specific exception return False else: return True def __str__(self) -> str: return self.domain def __getattr__(self, attr: str): try: schema = onnx.defs.get_schema(attr, self.version, self.domain) return Op(self, attr, schema) except Exception as exc: raise AttributeError(f"Attribute {attr} not found.") from exc def add_function_def(self, fun): if fun.name in self.function_defs: logger.warning("%s: Already defined.", fun.name) self.function_defs[fun.name] = fun def _prepare_inputs(self, _: onnx.defs.OpSchema, *inputs): """Trims 'None' values from the end of the inputs list. This is used to support omitting optional inputs when no more required inputs follow to prepare a valid call against the Op. Used by the static opset code generator. """ # TODO: validate the op schema as 'None' values are removed? input_list = list(inputs) while input_list and input_list[-1] is None: input_list.pop() return input_list # ONNX ops @dataclasses.dataclass(frozen=True) class ParamSchema: """A schema for a parameter of an Op or a OnnxFunction. Attributes: name: The name of the parameter. type: The type of the parameter. default: The default value of the parameter. required: Whether the input or attribute is required. For example, `Slice` has two optional inputs `axes` and `steps`. `SoftmaxCrossEntropyLoss` has an optional attribute `ignore_index`. is_input: Whether the parameter is an ONNX input. is_variadic_input: Whether the parameter, which has to be an INPUT, is variadic. """ name: str type: Any = None # Op input does not have a type, for now default: Any = _EmptyDefault required: bool = True is_input: bool = True is_variadic_input: bool = False def __str__(self) -> str: """Return a string representation of the parameter. E.g. "x: Input[INT64]" or "axis: Attribute[int] = 0" """ param_kind = "Input" if self.is_input else "Attribute" text = f"{self.name}: {param_kind}[{self.type}]" if self.default is not _EmptyDefault: text += f" = {self.default}" return text @property def is_attribute(self) -> bool: """Returns True if the parameter is an ONNX attribute.""" return not self.is_input def _get_attribute_value(attr_proto: onnx.AttributeProto) -> Any: """Get the default value of an ONNX attribute.""" if attr_proto.type == onnx.AttributeProto.UNDEFINED: return _EmptyDefault return onnx.helper.get_attribute_value(attr_proto) def _param_schemas_from_op_schema( op_schema: onnx.defs.OpSchema, ) -> tuple[ParamSchema, ...]: """Get the parameter schemas from an ONNX OpSchema.""" schemas = [] for input_ in op_schema.inputs: param_schema = ParamSchema( name=input_.name, is_input=True, required=(input_.option != onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Optional), is_variadic_input=( input_.option == onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Variadic ), ) schemas.append(param_schema) for attr_name, attribute in op_schema.attributes.items(): default_attr_proto = attribute.default_value param_schema = ParamSchema( name=attr_name, type=_ATTRIBUTE_TYPE_TO_PYTHON_TYPE[attribute.type], default=_get_attribute_value(default_attr_proto), is_input=False, required=attribute.required, ) schemas.append(param_schema) return tuple(schemas) def _param_schema_from_function_ir_input(input: irbuilder.IRVar): if type_annotation.is_optional(input.typeinfo): required = False else: required = True return ParamSchema(name=input.name, type=input.typeinfo, is_input=True, required=required) def _param_schema_from_function_ir_attr(attr: irbuilder.IRAttributeParameter): return ParamSchema( name=attr.name, type=_ATTRIBUTE_TYPE_TO_PYTHON_TYPE.get( onnx.defs.OpSchema.AttrType(attr.type) # type: ignore[call-arg] ), default=_EmptyDefault if attr.default_value is None else attr.default_value, is_input=False, required=not attr.has_default, ) def _param_schemas_from_function_ir( function_ir: irbuilder.IRFunction, ) -> tuple[ParamSchema, ...]: """Get the parameter schemas from a FunctionIR.""" schemas = [] # OnnxFunction supports interleaving inputs and attributes as arguments. # Preserve the original order for param_schemas. # NOTE the interleave ordering is only preserved at OnnxFunction/FunctionIR level. # ONNX OpSchema and FunctionProto does not support interleaving inputs and attributes. # This is by design. See more at https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/771. for arg in function_ir.ordered_inputs_and_attrs: if isinstance(arg, irbuilder.IRVar): # input schemas.append(_param_schema_from_function_ir_input(arg)) elif isinstance(arg, irbuilder.IRAttributeParameter): # attr schemas.append(_param_schema_from_function_ir_attr(arg)) else: raise TypeError(f"Unknown input/attr type {type(arg)} from FunctionIR.") return tuple(schemas) @typing.runtime_checkable class OpLike(Protocol): """A protocol for objects that have an ONNX OpSchema.""" @property def name(self) -> str: ... @property def opset(self) -> Opset: ... @property def op_schema(self) -> Optional[onnx.defs.OpSchema]: ... @property def op_signature(self) -> Optional[_schemas.OpSignature]: ... class Op(OpLike): """Represents an ONNX op instance (for example, the MatMul op from ONNX opset version 13). It belongs to a particular Opset and has a name. Attributes: opset: The Opset that this op belongs to. name: The name of the op. op_schema: The ONNX OpSchema for the op. """ def __init__( self, opset: Opset, name: str, op_schema: Optional[onnx.defs.OpSchema] = None ) -> None: self._opset = opset self._name = name self._op_schema = op_schema or opset[name] self._signature: Optional[_schemas.OpSignature] = None self._param_schemas: Optional[tuple[ParamSchema, ...]] = None if self._op_schema is None: logger.debug( "An OpSchema was not provided for Op '%s' and " "there is not one found in opset '%s'.", name, opset, ) def __call__(self, *args, **kwargs): # FIXME(after #225): Move import to the top of the file. from onnxscript import evaluator # pylint: disable=import-outside-toplevel schema = self.op_schema if schema is None: raise RuntimeError( f"Op '{self.name}' does not have an OpSchema and cannot be evaluated." ) return evaluator.default().eval(schema, args, kwargs) @property def name(self) -> str: return self._name @property def opset(self) -> Opset: return self._opset @property def op_schema(self) -> Optional[onnx.defs.OpSchema]: return self._op_schema @deprecation.deprecated( since="0.1", removed_in="the future", instructions="check if '.op_schema' is not None instead", ) def has_schema(self) -> bool: """Returns True if this op has an OpSchema.""" return self.op_schema is not None @property def op_signature(self) -> Optional[_schemas.OpSignature]: """Returns the signature of this op.""" if self._signature is not None: return self._signature if self.op_schema is None: return None self._signature = _schemas.OpSignature.from_op_schema(self.op_schema) return self._signature @op_signature.setter def op_signature(self, value: _schemas.OpSignature): self._signature = value @deprecation.deprecated( since="0.1", removed_in="the future", instructions="use '.op_signature' instead", ) def param_schemas(self) -> Optional[tuple[ParamSchema, ...]]: """Returns the parameter schemas for this op, if it has one.""" if self._param_schemas is not None: return self._param_schemas op_schema = self.op_schema if op_schema is None: return None self._param_schemas = _param_schemas_from_op_schema(op_schema) return self._param_schemas @dataclasses.dataclass(repr=False, eq=False) class OnnxClosure: """Represents a nested function used as a graph-valued attribute for an ONNX op call.""" function_ir: irbuilder.IRFunction # frame is python's stack-frame for the execution of top-level # script function (in eager-mode). It is used to get the current # value of outer-scope variables referred to inside this nested # function/GraphProto. frame: types.FrameType function: Any @dataclasses.dataclass class TypeConstraint: """Represents a type constraint for an ONNX op. Attributes: name: The name of the type constraint. allowed_types: The allowed types for the type constraint. """ name: str allowed_types: list[str] description: str = "" def as_tuple(self) -> tuple[str, list[str], str]: """Returns the type constraint as a tuple.""" return (self.name, self.allowed_types, self.description) def _op_schema_from_function_ir( function_ir: irbuilder.IRFunction, opset: Opset ) -> onnx.defs.OpSchema: """Construct an ONNX OpSchema from an IRFunction.""" # Find all distinct types in the inputs and outputs distinct_types = {arg.typeinfo for arg in function_ir.inputs}.union( {arg.typeinfo for arg in function_ir.outputs} ) # Create a mapping from type to a unique name type_to_constraint = {} for i, type_ in enumerate(distinct_types): name = f"T{i}" type_to_constraint[type_] = TypeConstraint( name=type_annotation.get_type_constraint_name(type_) or name, allowed_types=type_annotation.pytype_to_type_strings(type_), ) formal_inputs = [ onnx.defs.OpSchema.FormalParameter( arg.name, type_to_constraint[arg.typeinfo].name, param_option=( onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Optional if type_annotation.is_optional(arg.typeinfo) else onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Single ), # TODO(justinchu): Check this is_homogeneous thing is_homogeneous=True, ) for arg in function_ir.inputs ] formal_outputs = [ onnx.defs.OpSchema.FormalParameter( arg.name, type_to_constraint[arg.typeinfo].name, param_option=( onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Optional if type_annotation.is_optional(arg.typeinfo) else onnx.defs.OpSchema.FormalParameterOption.Single ), # TODO(justinchu): Check this is_homogeneous thing is_homogeneous=True, ) for arg in function_ir.outputs ] return onnx.defs.OpSchema( function_ir.name, opset.domain, since_version=opset.version, doc=function_ir.docstring, inputs=formal_inputs, outputs=formal_outputs, type_constraints=[constraint.as_tuple() for constraint in type_to_constraint.values()], attributes=[ *[ onnx.defs.OpSchema.Attribute( attr.name, type=onnx.defs.OpSchema.AttrType(attr.type), # type: ignore[call-arg] ) for attr in function_ir.attrs if not attr.has_default ], *[ onnx.defs.OpSchema.Attribute( attr.name, default_value=attr.attr_proto, ) for attr in function_ir.attrs if attr.has_default ], ], ) class OnnxFunction(Op): """Represents an ONNX op for which a function-body has been defined in onnxscript. Attributes: opset: Opset the function belongs to. name: Name of the function. function: Python function. function_ir: Python code parsed as an :class:`irbuilder.IRFunction`. source: Source code used to generate the function. kwargs: Additional properties used to construct a ModelProto. op_schema: Generated ONNX OpSchema for this op. """ def __init__( self, opset: Optional[Opset], pyfun: Callable, irfun: irbuilder.IRFunction, source: str, kwargs: dict[str, Any], ): """Constructs an OnnxFunction. Args: opset: opset the function belongs to pyfun: python function irfun: python code parsed by class :class:`onnxscript.converter.Converter` source: source code used to generate the function kwargs: additional properties used to construct a ModelProto """ opset = opset or Opset(irfun.domain, 1) super().__init__(opset, irfun.name) self.function = pyfun self.function_ir = irfun self.source = source self.kwargs = kwargs self._param_schemas: Optional[tuple[ParamSchema, ...]] = None self._op_schema: Optional[onnx.defs.OpSchema] = None # Allow the object to be inspected as a function functools.update_wrapper(self, pyfun) # Experimental fields self.traceable = False @property @deprecation.deprecated( since="0.1", removed_in="the future", instructions="use '.name' instead", ) def opname(self) -> str: # NOTE: This is a temporary alias for backward compatibility with PyTorch 2.0. # TODO: Remove this in onnxscript 0.3. return self.name @property def op_schema(self) -> Optional[onnx.defs.OpSchema]: """Construct an OpSchema from function_ir.""" if self._op_schema is not None: return self._op_schema self._op_schema = _op_schema_from_function_ir(self.function_ir, self.opset) return self._op_schema @property def op_signature(self) -> Optional[_schemas.OpSignature]: """Returns the signature of this op.""" if self._signature is not None: return self._signature if self.op_schema is None: return None self._signature = _schemas.OpSignature.from_function( self.function, domain=self.function_ir.domain, name=self.name ) return self._signature @op_signature.setter def op_signature(self, value: _schemas.OpSignature): self._signature = value def __getitem__(self, instance): """Returns a lambda to evaluate function using given evaluator instance. Usage: script_fun(X) executes the function using the default evaluator instance. script_fun[instance](X) executes the function using the given evaluator instance. """ def fun(*args, **kwargs): # FIXME(after #225): Move import to the top of the file. from onnxscript import evaluator # pylint: disable=import-outside-toplevel with evaluator.default_as(instance): return self.__call__(*args, **kwargs) return fun def __call__(self, *args, **kwargs): """Implements an eager-mode execution of an onnxscript function.""" # FIXME(after #225): Move import to the top of the file. from onnxscript import evaluator # pylint: disable=import-outside-toplevel return evaluator.default().eval_function(self, args, kwargs) def __repr__(self) -> str: return f"{self.__class__.__name__}({self.function!r})" @deprecation.deprecated( since="0.1", removed_in="the future", instructions="use '.op_signature' instead", ) def param_schemas(self) -> tuple[ParamSchema, ...]: """Returns the parameter schemas of this function.""" if self._param_schemas is not None: return self._param_schemas # NOTE: We generate the parameter schemas from the function_ir instead # of relying on the auto generated OpSchema because we need to preserve the keyword # argument order from the Python function definition, which is lost in OpSchema. self._param_schemas = _param_schemas_from_function_ir(self.function_ir) return self._param_schemas def to_function_proto(self) -> onnx.FunctionProto: """Converts the function into :class:`onnx.FunctionProto`.""" return self.function_ir.to_function_proto() def to_model_proto(self, **kwargs): """Converts the function into :class:`onnx.ModelProto`.""" if self.function_ir.attrs and any( not attr.has_default for attr in self.function_ir.attrs ): raise ValueError( "A function with required attributes cannot be exported as a model." ) # Note: The function must also have monomorphic type annotation for inputs/outputs # to be converted into a valid model. Otherwise, we can still produce an ONNX # model, but it will not pass the ONNX model checker. We do not report an error # at this stage. # Merge kwargs specified in script-decorator with those specified in this call. merged_kw_args = {**self.kwargs, **kwargs} return self.function_ir.to_model_proto(**merged_kw_args) class TracedOnnxFunction(Op): """TracedOnnxFunction. Attributes: name: Name of the op. E.g. "aten::add". func: Function. """ def __init__(self, opset: Opset, func: Callable): super().__init__(opset, func.__name__) self.func = func # Allow the object to be inspected as a function functools.update_wrapper(self, func) def __call__(self, *args, **kwargs): return self.func(*args, **kwargs) def __repr__(self): return f"{self.__class__.__name__}({self.func!r})" @property def function_ir(self) -> irbuilder.IRFunction: """Return the function_ir. This function IR contains only the signature of the function. """ src, func_ast = ast_utils.get_src_and_ast(self.func) module = inspect.getmodule(self.func) closure = inspect.getclosurevars(self.func) global_names = module.__dict__.copy() global_names.update(closure.nonlocals) converter = converter_module.Converter( opset=self._opset, global_names=global_names, source=src, ) return converter.translate_function_signature(func_ast) @property def op_schema(self) -> Optional[onnx.defs.OpSchema]: """Return the OpSchema.""" if self._op_schema is not None: return self._op_schema # FIXME(justinchuby): outputs are empty. Need to fix. self._op_schema = _op_schema_from_function_ir(self.function_ir, self._opset) return self._op_schema @property def op_signature(self) -> Optional[_schemas.OpSignature]: """Returns the signature of this op.""" if self._signature is not None: return self._signature if self.op_schema is None: return None self._signature = _schemas.OpSignature.from_function( self.func, domain="_traced", name=self.name ) return self._signature @op_signature.setter def op_signature(self, value: _schemas.OpSignature): self._signature = value @deprecation.deprecated( since="0.1", removed_in="the future", instructions="use '.op_signature' instead", ) def param_schemas(self) -> tuple[ParamSchema, ...]: """Returns the parameter schemas of this function.""" if self._param_schemas is not None: return self._param_schemas # NOTE: We generate the parameter schemas from the function_ir instead # of relying on the auto generated OpSchema because we need to preserve the keyword # argument order from the Python function definition, which is lost in OpSchema. self._param_schemas = _param_schemas_from_function_ir(self.function_ir) return self._param_schemas class SymbolValue: """Represents script-time value information about named variables used in a script. At translation-time, the (local) variables of a script, including its parameters, are bound to a SymbolValue. SymbolValues fall into the following categories: AttrRef: Function parameters of attribute-kind, also mapped to ONNX attributes Dynamic: values computed at runtime (of tensor type, for now) mapped to NodeArgs. Dynamic values include input-parameters of the script, as well intermediate values computed in the script. For example, consider the following script definition: :: @script() def ThresholdedRelu(X, alpha: float): zero = op.CastLike(0, X) return op.Where(X > alpha, X, zero) Here, `X` has a Dynamic value, `alpha` has an AttrRef value, and `zero` has a Dynamic value. Scripts may also contain references to global variables, but the translator does not associate a SymbolValue with them. The python value of global variables is used directly in the translation, and such global variables are intended to be used for limited purposes, namely: * To identify an opset * To represent constant-values, translated into ONNX constants. """ def __init__(self, info: sourceinfo.SourceInfo) -> None: if not isinstance(info, sourceinfo.SourceInfo): raise TypeError(f"info must be of type sourceinfo.SourceInfo not {type(info)!r}.") self.info = info class AttrRef(SymbolValue): def __init__( self, attr_name: str, typeinfo: _GenericAlias, info: sourceinfo.SourceInfo ) -> None: """Initializes AttrRef. Arguments: attr_name: name of the attribute-parameter typeinfo: type annotation of the attribute. op's attributes in ONNX are usually single type or list of single type. info: for debugging use. """ super().__init__(info) self.value = attr_name self.typeinfo = typeinfo if not isinstance(typeinfo, (type, _GenericAlias)): # typing._GenericAlias for List[int] and List[str], etc. raise TypeError(f"Expecting a type not f{type(typeinfo)} for typeinfo.") self.typeinfo = typeinfo class DynamicKind(IntFlag): Unknown = 0 Input = 1 Output = 2 Intermediate = 4 Loop = 8 class Dynamic(SymbolValue): def __init__( self, onnx_var: str, kind: DynamicKind, info: sourceinfo.SourceInfo, typeinfo=None ) -> None: """Initializes Dynamic. Arguments: onnx_var: the name of the ONNX variable used to represent this value kind: the DynamicKind of this variable info: source-location information for error-messages/debugging typeinfo: type-information for the value """ super().__init__(info) assert isinstance(kind, DynamicKind) self.value = onnx_var self.kind = kind self.typeinfo = typeinfo microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/values_test.py000066400000000000000000000105361475371071500235000ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import inspect import typing import unittest import onnxscript from onnxscript import values class TracedOnnxFunctionTest(unittest.TestCase): def test_init(self): def function(input1, input2, attr1: int, attr2: int = 1): return input1 + input2 + attr1 + attr2 opset = values.Opset("test", 1) traced_function = values.TracedOnnxFunction(opset, function) self.assertEqual(traced_function.opset, opset) self.assertEqual(traced_function.name, function.__name__) self.assertEqual(traced_function.func, function) def test_param_schemas_in_correct_order_with_mixed_inputs_and_attrs(self): opset = values.Opset("test", 1) def function(input1, input2, attr1: int, attr2: float, input3, attr3: str = "default"): return opset.CustomOp(input1 + input2, input3, attr1, attr2, attr3) traced_function = values.TracedOnnxFunction(opset, function) param_schemas = traced_function.param_schemas() expected_ordered_param_names = [ "input1", "input2", "attr1", "attr2", "input3", "attr3", ] self.assertEqual(len(param_schemas), len(expected_ordered_param_names)) for i, param_schema in enumerate(param_schemas): self.assertEqual(param_schema.name, expected_ordered_param_names[i]) def test_it_preserves_the_function_signature(self): opset = values.Opset("test", 1) def function(input1, input2, attr1: int, attr2: float, input3, attr3: str = "default"): return opset.CustomOp(input1 + input2, input3, attr1, attr2, attr3) traced_function = values.TracedOnnxFunction(opset, function) signature = inspect.signature(traced_function) self.assertEqual(signature.parameters["input1"].name, "input1") self.assertEqual(signature.parameters["input2"].name, "input2") self.assertEqual(signature.parameters["attr1"].name, "attr1") self.assertEqual(signature.parameters["attr2"].name, "attr2") self.assertEqual(signature.parameters["input3"].name, "input3") self.assertEqual(signature.parameters["attr3"].name, "attr3") annotations = typing.get_type_hints(traced_function) self.assertEqual(annotations["attr1"], int) self.assertEqual(annotations["attr2"], float) self.assertEqual(annotations["attr3"], str) class OnnxFunctionTest(unittest.TestCase): def test_param_schemas_in_correct_order_with_mixed_inputs_and_attrs(self): opset = values.Opset("test", 1) @onnxscript.script(default_opset=opset) def function(input1, input2, attr1: int, attr2: float, input3, attr3: str = "default"): return opset.CustomOp(input1 + input2, input3, attr1, attr2, attr3) param_schemas = function.param_schemas() expected_ordered_param_names = [ "input1", "input2", "attr1", "attr2", "input3", "attr3", ] self.assertEqual(len(param_schemas), len(expected_ordered_param_names)) for i, param_schema in enumerate(param_schemas): self.assertEqual(param_schema.name, expected_ordered_param_names[i]) def test_it_preserves_the_function_signature(self): opset = values.Opset("test", 1) @onnxscript.script(default_opset=opset) def function(input1, input2, attr1: int, attr2: float, input3, attr3: str = "default"): return opset.CustomOp(input1 + input2, input3, attr1, attr2, attr3) signature = inspect.signature(function) self.assertEqual(signature.parameters["input1"].name, "input1") self.assertEqual(signature.parameters["input2"].name, "input2") self.assertEqual(signature.parameters["attr1"].name, "attr1") self.assertEqual(signature.parameters["attr2"].name, "attr2") self.assertEqual(signature.parameters["input3"].name, "input3") self.assertEqual(signature.parameters["attr3"].name, "attr3") annotations = typing.get_type_hints(function) self.assertEqual(annotations["attr1"], int) self.assertEqual(annotations["attr2"], float) self.assertEqual(annotations["attr3"], str) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/version_converter/000077500000000000000000000000001475371071500243375ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/version_converter/__init__.py000066400000000000000000000012311475371071500264450ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations __all__ = [ # Functions "convert_version", ] from onnxscript import ir from onnxscript.optimizer import _inliner from onnxscript.version_converter import _version_converter def convert_version(model: ir.Model, target_version: int) -> None: """Convert the model to the specified ONNX opset version.""" # In functions, we can have attribute-parameters, which means we don't know the value of the attribute. # Hence, we inline all the functions. _inliner.inline(model) _version_converter.convert_version(model, target_version) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/version_converter/_version_converter.py000066400000000000000000000255131475371071500306320ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Convert the model to the specified ONNX opset version.""" from __future__ import annotations import dataclasses import functools import logging from typing import Callable, Sequence, Union import onnxscript.ir.convenience as ir_convenience import onnxscript.rewriter.pattern as orp from onnxscript import ir logger = logging.getLogger(__name__) CURRENT_MAX_ONNX_OPSET = 23 class VersionConverterError(RuntimeError): """Raised when an node's version cannot be upgraded/downgraded successfully.""" @dataclasses.dataclass class Replacement: """A replacement for a node in the graph.""" new_outputs: Sequence[ir.Value] new_nodes: Sequence[ir.Node] # A version-adapter function takes a node, a RewriterContext and returns # a Replacement for the node or None (if no replacement is needed). ReturnValue = Union[Sequence[ir.Value], ir.Value, None] AdapterFunction = Callable[[ir.Node, orp.RewriterContext], ReturnValue] class AdapterRegistry: """A class that maintains a registry of adapters for ops.""" def __init__(self): self.op_adapters: dict[tuple[str, str, int, bool], AdapterFunction] = {} def lookup_adapters( self, domain: str, opname: str, original_version: int, up_conversion: bool = True, ) -> AdapterFunction | None: adapter_func = self.op_adapters.get((domain, opname, original_version, up_conversion)) if adapter_func is not None: return adapter_func return None def register( self, opname: str, domain: str = "", node_version=None, up_conversion=True ) -> Callable[[AdapterFunction], AdapterFunction]: """Register an adapter based on the domain, operator type, node version and whether to upgrade/downgrade node version""" def decorator(function: AdapterFunction) -> AdapterFunction: @functools.wraps(function) def wrapped_function(*args, **kwargs): return function(*args, **kwargs) self.op_adapters[(domain, opname, node_version, up_conversion)] = function return wrapped_function return decorator registry: AdapterRegistry = AdapterRegistry() register = registry.register def _get_input(node: ir.Node, index: int) -> ir.Value | None: if index < len(node.inputs): return node.inputs[index] return None def _get_int_attribute(node: ir.Node, name: str, default: int | None = None) -> int | None: if name in node.attributes: attr = node.attributes[name] if not isinstance(attr, ir.Attr): return None attr_val = attr.value if isinstance(attr_val, int): return attr_val # This is an invalid model: attribute has invalid/unexpected type. # For now, we just return None. We could raise an error too. return None return default def _get_str_attribute(node: ir.Node, name: str, default: str | None = None) -> str | None: if name in node.attributes: attr = node.attributes[name] if not isinstance(attr, ir.Attr): return None attr_val = attr.value if isinstance(attr_val, str): return attr_val # This is an invalid model: attribute has invalid/unexpected type. # For now, we just return None. We could raise an error too. return None return default ## Op-specific adapters # Opset 19 -> 20 @register("DFT", node_version=19, up_conversion=True) def dft_19_20(node: ir.Node, op): input = node.inputs[0] inverse = _get_int_attribute(node, "inverse", 0) onesided = _get_int_attribute(node, "onesided", 0) axis = _get_int_attribute(node, "axis", None) if axis is not None: axis_value = op.Constant(value_int=axis) return op.DFT(input, axis_value, inverse=inverse, onesided=onesided) return None @register("GridSample", node_version=19, up_conversion=True) def gridsample_19_20(node: ir.Node, op): x = node.inputs[0] grid = node.inputs[1] align_corners = _get_int_attribute(node, "align_corners", 0) mode = _get_str_attribute(node, "mode", "linear") padding_mode = _get_str_attribute(node, "padding_mode", "zeros") if mode == "bilinear": return op.GridSample( x, grid, align_corners=align_corners, mode="linear", padding_mode=padding_mode ) elif mode == "bicubic": return op.GridSample( x, grid, align_corners=align_corners, mode="cubic", padding_mode=padding_mode ) return None # Opset 20 -> 21 @register("GroupNormalization", node_version=20, up_conversion=True) def groupnormalization_20_21(node: ir.Node, op): x = _get_input(node, 0) scale = _get_input(node, 1) bias = _get_input(node, 2) if x is None or scale is None or bias is None: raise VersionConverterError(f"Missing input for {node}") x_shape = x.shape if x_shape is None: raise VersionConverterError(f"Missing required shape for {x}") num_channels = x_shape[1] if not isinstance(num_channels, int): return None scale_shape = scale.shape bias_shape = bias.shape if scale_shape is None or bias_shape is None: return None if not isinstance(scale_shape[0], int) or not isinstance(bias_shape[0], int): return None num_groups = _get_int_attribute(node, "num_groups", None) if num_groups is None: raise VersionConverterError("Missing required attribute: num_groups") if ( num_groups != num_channels and num_groups == scale_shape[0] and num_groups == bias_shape[0] ): reshape_1_sizes = op.Constant(value_ints=[-1, 1]) reshape_2_sizes = op.Constant(value_ints=[-1]) c_div = int(num_channels / num_groups) expand_sizes = op.Constant(value_ints=[1, c_div]) # Modify scale input scale_reshape_1 = op.Reshape(scale, reshape_1_sizes) scale_expand = op.Expand(scale_reshape_1, expand_sizes) scale_reshape_2 = op.Reshape(scale_expand, reshape_2_sizes) # Modify bias input bias_reshape_1 = op.Reshape(bias, reshape_1_sizes) bias_expand = op.Expand(bias_reshape_1, expand_sizes) bias_reshape_2 = op.Reshape(bias_expand, reshape_2_sizes) return op.GroupNormalization(x, scale_reshape_2, bias_reshape_2, num_groups=num_groups) return None class _VersionConverter: opset_imports: dict[str, int] model_version: int def __init__(self, target_version: int): self.target_version = target_version def _upgrade_version(self, node: ir.Node, opset_version: int, up_conversion: bool) -> None: if up_conversion is True: node.version = opset_version + 1 else: node.version = opset_version - 1 def process_node( self, node: ir.Node, opset_version: int, up_conversion: bool = True ) -> Replacement | None: if node.domain not in {"", "ai.onnx"}: return None adapter = registry.lookup_adapters( node.domain, node.op_type, opset_version, up_conversion ) if adapter is None: return None context = orp.RewriterContext() output = adapter(node, context) if output is not None: if isinstance(output, ir.Value): output = [output] return Replacement(output, context.nodes) return None def replace_node(self, node: ir.Node, replacement, root: ir.Graph | ir.Function) -> None: logger.debug("Replacing node: %s::%s %s", node.domain, node.op_type, node.name) ir_convenience.replace_nodes_and_values( root, node, [node], replacement.new_nodes, node.outputs, replacement.new_outputs ) def visit_attribute(self, attr: ir.Attr | ir.RefAttr) -> None: if isinstance(attr, ir.Attr): if attr.type == ir.AttributeType.GRAPH: self.visit_graph(attr.value) # type: ignore[arg-type] elif attr.type == ir.AttributeType.GRAPHS: for graph in attr.value: self.visit_graph(graph) # type: ignore[arg-type] def visit_node( self, node: ir.Node, root: ir.Graph | ir.Function, opset_version: int, up_conversion: bool = True, ) -> None: replacement = self.process_node(node, opset_version, up_conversion) if replacement is None: # No change. Process attributes. for attr in node.attributes.values(): self.visit_attribute(attr) return None else: self.replace_node(node, replacement, root) return None def visit_graph(self, graph: ir.Graph) -> None: if self.target_version > CURRENT_MAX_ONNX_OPSET: logger.warning( "Conversion to target opset: %s not currently supported.", self.target_version, ) return None for node in graph: up_conversion = True if node.version is None: node.version = self.model_version # Iterate each node from current node version -> target version # and updating node based on the correct adapter # Up-conversion [ver->ver+1] or down-conversion [ver->ver-1] # TODO(shubhambhokare1): Remove once down-conversion adapters are supoorted if self.target_version < node.version: up_conversion = False logger.warning( "Target opset: %s less than %s, downstream version conversion not currently handled.", self.target_version, self.model_version, ) return None for opset_version in range(node.version, self.target_version): try: self.visit_node(node, graph, opset_version, up_conversion) self._upgrade_version(node, opset_version, up_conversion) except VersionConverterError as e: logger.warning( "Skipping version conversion for node %s due to exception: %s", node.op_type, e, ) return None def visit_model(self, model: ir.Model) -> None: self.opset_imports = model.opset_imports model_version = self.opset_imports.get("") if model_version is None: model_version = model.opset_imports.get("ai.onnx") if model_version is None: return None self.model_version = model_version self.visit_graph(model.graph) return None def convert_version(model: ir.Model, target_version: int) -> None: """Convert the model to the specified ONNX opset version.""" version_converter = _VersionConverter(target_version=target_version) version_converter.visit_model(model) microsoft-onnxscript-284f2fa/onnxscript/version_converter/_version_converter_test.py000066400000000000000000000362151475371071500316720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import unittest import onnx.checker import onnx.defs import onnx.parser import onnx.shape_inference from onnxscript import ir, version_converter class ApapterCoverageTest(unittest.TestCase): def get_all_unique_schema_versions(self) -> dict[str, list]: """Collect all unique versions of ONNX standard domain ops""" op_version_dict = {} all_schemas = onnx.defs.get_all_schemas_with_history() for schema in all_schemas: if schema.name not in op_version_dict: op_version_dict[schema.name] = [schema.since_version] else: if schema.since_version not in op_version_dict[schema.name]: op_version_dict[schema.name].append(schema.since_version) return op_version_dict # TODO(shubhambhokare1) : Using existing onnx testing suite to verify operator adapter's functionality def test_upstream_coverage(self): op_version_dict = self.get_all_unique_schema_versions() op_upgrades = [] for op_type in op_version_dict: # pylint: disable=consider-using-dict-items for opset_version in op_version_dict[op_type]: op_upgrades.append((op_type, opset_version)) adapter_list = version_converter._version_converter.registry.op_adapters # pylint: disable=protected-access for adapter_sig in adapter_list: adapter_info = list(adapter_sig) domain, name, upgrade_version = ( adapter_info[0], adapter_info[1], adapter_info[2] + 1, ) self.assertEqual(domain, "") self.assertIn((name, upgrade_version), op_upgrades) def test_version_convert_non_standard_onnx_domain(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4, 512, 512] input_x, float[4, 1024, 1024] input_y) => (float[4, 1024, 1024] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_x, shape_b) gridsample = GridSample (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (gridsample, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "bilinear") target_version = 20 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, None) self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(1).version, None) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).version, None) self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "bilinear") class VersionConverter18to17Test(unittest.TestCase): def test_version_convert_compatible(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[1, 4, 512, 64] input_y) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 17 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) class VersionConverter18to19Test(unittest.TestCase): def test_version_convert_compatible(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[1, 4, 512, 64] input_y) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 19 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, 19) self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(1).version, 19) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "MatMul") self.assertEqual(model.graph.node(4).version, 19) class VersionConverter19to20Test(unittest.TestCase): def test_version_convert_compatible(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4, 512, 512] input_x) => (float[4, 257, 64, 2] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) dft = DFT (reshape_x) shape_c = Constant() output = Reshape (dft, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 20 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(1).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(2).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(3).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(3).op_type, "DFT") self.assertEqual(model.graph.node(3).version, 20) self.assertEqual(len(model.graph.node(3).inputs), 2) def test_version_convert_gridsample_linear(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4, 512, 512] input_x, float[4, 1024, 1024] input_y) => (float[4, 1024, 1024] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_x, shape_b) gridsample = GridSample (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (gridsample, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "bilinear") target_version = 20 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(1).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "linear") def test_version_convert_gridsample_cubic(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4, 512, 512] input_x, float[4, 1024, 1024] input_y) => (float[4, 1024, 1024] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_x, shape_b) gridsample = GridSample (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (gridsample, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "bicubic") target_version = 20 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(1).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "cubic") def test_version_convert_inline(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[4, 512, 512] input_x, float[4, 1024, 1024] input_y) => (float[4, 257, 64, 2] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_x, shape_b) gridsample = GridSample (reshape_x, reshape_y) output = foo(gridsample) } foo (x) => (dft) { dft = DFT (x) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 20 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "Constant") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(1).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(1).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "GridSample") self.assertEqual(model.graph.node(4).version, 20) self.assertEqual(model.graph.node(4).attributes["mode"].value, "linear") self.assertEqual(model.graph.node(6).op_type, "DFT") self.assertEqual(model.graph.node(6).version, 20) self.assertEqual(len(model.graph.node(6).inputs), 2) class VersionConverter20to21Test(unittest.TestCase): def test_version_groupnorm(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[2] scale, float[2] bias) => (float[4, 512, 512] output) { groupnorm = GroupNormalization (input_x, scale, bias) shape_c = Constant() output = Reshape (groupnorm, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 21 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(3).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(3).version, 21) self.assertEqual(model.graph.node(4).op_type, "Expand") self.assertEqual(model.graph.node(4).version, 21) self.assertEqual(model.graph.node(5).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(5).version, 21) self.assertEqual(model.graph.node(6).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(6).version, 21) self.assertEqual(model.graph.node(7).op_type, "Expand") self.assertEqual(model.graph.node(7).version, 21) self.assertEqual(model.graph.node(8).op_type, "Reshape") self.assertEqual(model.graph.node(8).version, 21) self.assertEqual(model.graph.node(9).op_type, "GroupNormalization") self.assertEqual(model.graph.node(9).version, 21) def test_version_groupnorm_no_bias(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[2] scale) => (float[4, 512, 512] output) { groupnorm = GroupNormalization (input_x, scale) shape_c = Constant() output = Reshape (groupnorm, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 21 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) self.assertEqual(model.graph.node(0).op_type, "GroupNormalization") self.assertEqual(model.graph.node(0).version, 20) class VersionConverter23to24Test(unittest.TestCase): def test_version_convert_compatible(self): model_proto = onnx.parser.parse_model( """ agraph (float[1, 4, 512, 512] input_x, float[1, 4, 512, 64] input_y) => (float[1, 4, 512, 64] output) { shape_a = Constant() reshape_x = Reshape (input_x, shape_a) shape_b = Constant() reshape_y = Reshape (input_y, shape_b) matmul = MatMul (reshape_x, reshape_y) shape_c = Constant() output = Reshape (matmul, shape_c) } """ ) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) target_version = 24 version_converter.convert_version(model, target_version=target_version) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/000077500000000000000000000000001475371071500174645ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/README.md000066400000000000000000000003471475371071500207470ustar00rootroot00000000000000# Generator for onnx_opset Use this module the generate onnx_opset implementations when new opsets are introduced with new ONNX versions. ## Generate ```sh python opgen ``` Run ```sh python opgen -h ``` for more information. microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/__init__.py000066400000000000000000000000001475371071500215630ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/__main__.py000066400000000000000000000057541475371071500215710ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- import argparse import shutil import subprocess import textwrap from pathlib import Path from onnx_opset_builder import ( OpsetId, OpsetsBuilder, format_opsetid, parse_opsetid, ) MIN_REQUIRED_ONNX_OPSET_VERSION = 14 self_dir = Path(__file__).parent repo_root = self_dir.parent module_base_names = ["onnxscript", "onnx_opset"] opsets_path = repo_root.joinpath(*module_base_names) argparser = argparse.ArgumentParser("opgen") argparser.add_argument( "-x", "--exclude", action="append", metavar="OPSET", dest="exclude_opsets", help="exclude an opset from generation; example: -x 19 -x ai.onnx.ml/3", ) argparser.add_argument( "-i", "--include-only", action="append", metavar="OPSET", dest="include_opsets", help="include only these opsets; example: -i 19", ) argparser.add_argument( "--min-opset-version", help="the minimum supported ONNX opset version", default=MIN_REQUIRED_ONNX_OPSET_VERSION, action="store", type=int, ) args = argparser.parse_args() try: # noqa: SIM105 shutil.rmtree(opsets_path) except FileNotFoundError: pass # if base_path doesn't exist, that's great # need to generate a blank onnx_opset module since # onnxscript/__init__.py will import it (and we deleted it above); # it will be overridden with correct code as part of the generation # below. opsets_path.mkdir(parents=True) with opsets_path.joinpath("__init__.py").open("w", encoding="utf-8"): pass builder = OpsetsBuilder( module_base_name=".".join(module_base_names), min_default_opset_version=args.min_opset_version, include_opsets={parse_opsetid(opsetid) for opsetid in args.include_opsets or []}, exclude_opsets={parse_opsetid(opsetid) for opsetid in args.exclude_opsets or []}, ) result = builder.build() paths = result.write(repo_root) subprocess.check_call(["black", "--quiet", *paths]) subprocess.check_call(["isort", "--quiet", *paths]) print(f"🎉 Generated Ops: {result.all_ops_count}") print(f" Minimum Opset Version: {args.min_opset_version}") print() def print_opsets(label: str, opsets: set[OpsetId]): if any(opsets): print(label) summary = ", ".join([format_opsetid(i) for i in sorted(opsets)]) print("\n".join(textwrap.wrap(summary, initial_indent=" ", subsequent_indent=" "))) print() print_opsets("đŸŸĸ Included Opsets:", result.included_opsets) print_opsets("🔴 Excluded Opsets:", result.excluded_opsets) if any(result.unsupported_ops): print("🟠 Unsupported Ops:") for key, unsupported_ops in sorted(result.unsupported_ops.items()): print(f" reason: {key}:") for unsupported_op in unsupported_ops: print(f" - {unsupported_op.op}") print(f" {unsupported_op.op.docuri}") microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/onnx_opset_builder.py000066400000000000000000000700211475371071500237400ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- from __future__ import annotations from pathlib import Path from textwrap import dedent from typing import Annotated, Any, Iterable, Optional, Set, TextIO import pygen as cg from onnx.defs import ( AttributeProto, OpSchema, get_all_schemas_with_history, onnx_opset_version, ) from onnx.helper import get_attribute_value __all__ = [ "OpsetId", "parse_opsetid", "QualOpName", "UnsupportedOpError", "OpsetsBuilder", "parse_attr_type", "parse_input_output_type", ] MODULE_ONNX = "onnx" MODULE_ONNX_DEFS = "onnx.defs" MODULE_ONNX_SCRIPT_TYPES = "onnxscript.onnx_types" MODULE_ONNX_SCRIPT_VALUES = "onnxscript.values" OpsetId = tuple[Annotated[str, "domain"], Annotated[int, "version"]] def parse_opsetid(opsetid: str) -> OpsetId: split_index = opsetid.rfind("/") version = int(opsetid[split_index + 1 :]) return ("" if split_index < 0 else opsetid[:split_index], version) def format_opsetid(opsetid: OpsetId) -> str: domain, version = opsetid return f"{domain}/{version}" if domain else str(version) class QualOpName: def __init__(self, domain: str, name: str, version: int): self.domain = domain self.name = name self.version = version self.docuri = ( "https://onnx.ai/onnx/operators/onnx_" f"{domain.replace('.', '')}_{name}.html#{name.lower()}-{version}" ) def __repr__(self) -> str: return ( f"QualOpName(domain={self.domain!r}, version={self.version!r}, name={self.name!r})" ) def __str__(self) -> str: domain_prefix = f"{self.domain}::" if self.domain else "" return f"{domain_prefix}{self.name}({self.version})" class OpsetBaseTypeRef(cg.TypeRef): def __init__(self): super().__init__(MODULE_ONNX_SCRIPT_VALUES, "Opset") class TensorTypeRef(cg.TypeRef): def __init__(self): super().__init__(MODULE_ONNX_SCRIPT_TYPES, "Tensor") class ConstraintTypeRef(cg.TypeRef): def __init__(self, name: str, *typeargs: cg.TypeRef, is_output: bool): super().__init__(None, name, *typeargs) self.is_output = is_output class UnsupportedOpError(NotImplementedError): def __init__(self, op: QualOpName, message: str): super().__init__(self, message) self.op = op self.message = message def _make_suffix(str: str) -> str: return f"_{str.replace('.', '_')}" if str else "" def _make_class_name(domain: str, version: int) -> str: return f"Opset{_make_suffix(domain)}{version}" def _make_module_name(base_name: str, domain: str, version: int) -> str: return f"{base_name}._impl.opset{_make_suffix(domain)}{version}" class OpsetModule(cg.Module): def __init__(self, base_name: str, domain: str, version: int, *members: cg.Stmt): self.domain = domain self.version = version super().__init__(*members, name=_make_module_name(base_name, domain, version)) class OpsetsBuilder: class Result: def __init__(self): self.all_ops_count: int = 0 self.all_modules: list[cg.Module] = [] self.unsupported_ops: dict[str, list[UnsupportedOpError]] = {} self.included_opsets: set[OpsetId] = set() self.excluded_opsets: set[OpsetId] = set() def write(self, base_path: Path) -> list[Path]: return sorted( [self._write_module(base_path, module) for module in self.all_modules] ) def _write_module(self, base_path: Path, module: cg.Module) -> Path: qual_name = module.name.split(".") base_path = base_path.joinpath(*qual_name[:-1]) base_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) path = base_path.joinpath(qual_name[-1] + ".py") with open(path, "w", encoding="utf-8") as writer: self._write_header(writer) module.accept(cg.PythonWriter(writer)) return path def _write_header(self, writer: TextIO): dashline = f"# {'-' * 74}\n" writer.write(dashline) writer.write("# ⚠ī¸ WARNING - AUTO-GENERATED CODE - DO NOT EDIT ⚠ī¸ \n") writer.write("# ⚙ī¸ Generated by 'python -m opgen'\n") writer.write(dashline) writer.write("# Copyright (c) Microsoft Corporation. ") writer.write("All rights reserved.\n") writer.write("# Licensed under the MIT License.\n") writer.write(dashline) writer.write("# pylint: disable=W0221,W0222,R0901,W0237\n") writer.write("# mypy: disable-error-code=override\n") writer.write("# ruff: noqa: N801,E741\n") writer.write("# ruff: noqa: D214,D402,D405,D411,D412,D416,D417\n") writer.write(dashline) writer.write("\n") writer.write("from __future__ import annotations\n") def __init__( self, *, module_base_name: str, min_default_opset_version: int, include_opsets: Optional[Set[OpsetId]] = None, exclude_opsets: Optional[Set[OpsetId]] = None, ): self.module_base_name = module_base_name self.min_default_opset_version = min_default_opset_version self.include_opsets = include_opsets self.exclude_opsets = exclude_opsets def build(self) -> OpsetsBuilder.Result: self._result = OpsetsBuilder.Result() self._make_opset_modules() self._make_init_module() self._make_imports() return self._result def _log_unsupported(self, error: UnsupportedOpError): self._result.unsupported_ops.setdefault(error.message, []).append(error) def _make_opset_module(self, domain: str, version: int) -> Optional[OpsetModule]: opsetid = (domain, version) if (self.include_opsets and opsetid not in self.include_opsets) or ( self.exclude_opsets and opsetid in self.exclude_opsets ): self._result.excluded_opsets.add(opsetid) return None self._result.included_opsets.add(opsetid) if version > 1: base_type = cg.TypeRef( _make_module_name(self.module_base_name, domain, version - 1), _make_class_name(domain, version - 1), ) else: base_type = OpsetBaseTypeRef() opset = OpsetModule( self.module_base_name, domain, version, cg.ImportFrom("typing", cg.Alias("TypeVar")), cg.ClassDef( _make_class_name(domain, version), cg.FunctionDef( "__new__", cg.Arg("cls"), body=cg.ThunkStmt(f"return Opset.__new__(cls, {domain!r}, {version!r})"), ), bases=[base_type], ), ) self._result.all_modules.append(opset) return opset def _make_opset_modules(self): domains = {} schemas: list[OpSchema] = sorted( get_all_schemas_with_history(), key=lambda op: (op.domain, op.since_version, op.name), ) for schema in schemas: qualname = QualOpName(schema.domain, schema.name, schema.since_version) domain: str = schema.domain version: int = schema.since_version domain_opsets = domains.setdefault(domain, {}) if schema.deprecated: self._log_unsupported(UnsupportedOpError(qualname, "deprecated")) continue if version in domain_opsets: opset = domain_opsets[version] else: if opset := self._make_opset_module(domain, version): domain_opsets[version] = opset else: continue try: opset_class = cg.first_or_none(opset.get_children_of_type(cg.ClassDef)) if opset_class is not None: for stmt in self._make_function(qualname, schema): opset_class.append_body(stmt) self._result.all_ops_count += 1 except NotImplementedError as error: if not isinstance(error, UnsupportedOpError): error = UnsupportedOpError(qualname, str(error)) self._log_unsupported(error) if onnx_opset_version() not in domains[""]: self._make_opset_module("", onnx_opset_version()) for module in self._result.all_modules: module.accept(cg.DocCommentBuilder()) self._result.all_modules.sort(key=lambda m: (m.domain, m.version, m.name)) def _make_init_module(self): all_list = cg.ListExpr(cg.Constant("all_opsets")) init_module = cg.Module( cg.ImportFrom(MODULE_ONNX_DEFS, cg.Alias("onnx_opset_version")), cg.Assign(cg.Name("__all__"), all_list), cg.If( cg.BinOp( cg.Call(cg.Name("onnx_opset_version")), "<", cg.Constant(self.min_default_opset_version), ), cg.Raise( cg.Call( cg.Name("ImportError"), cg.ThunkExpr( 'f"ONNX Script requires ONNX opset >= ' f"{self.min_default_opset_version} " 'but {onnx_opset_version()} is detected."' ), ) ), ), name=f"{self.module_base_name}.__init__", ) all_opsets = cg.DictExpr() for opset_module in filter( lambda m: isinstance(m, OpsetModule), self._result.all_modules ): opset_module: OpsetModule opset_class = cg.first_or_none(opset_module.get_children_of_type(cg.ClassDef)) if opset_class is not None: opset_export_name = opset_module.name.split(".")[-1] all_opsets.append_element( cg.DictElem( cg.TupleExpr( cg.Constant(opset_module.domain), cg.Constant(opset_module.version) ), cg.Name(opset_export_name), ) ) all_list.append_child( cg.Constant(opset_export_name), cg.ListExpr.Roles.Elements ) init_module.append_body( cg.Assign(cg.Name(opset_export_name), cg.Call(opset_class.make_typeref())) ) all_opsets_type = cg.TypeRef.make_composite_if_multiple( cg.TypingRefs.Mapping, cg.TypeRef.make_composite_if_multiple( cg.TypingRefs.Tuple, cg.StrTypeRef(), cg.IntTypeRef() ), cg.TypeRef(MODULE_ONNX_SCRIPT_VALUES, "Opset"), ) init_module.append_body(cg.Assign(cg.Name("all_opsets"), all_opsets, all_opsets_type)) self._result.all_modules.append(init_module) def _make_imports(self): for module in self._result.all_modules: if isinstance(module, OpsetModule): module.prepend_child( cg.ImportFrom(MODULE_ONNX_DEFS, cg.Alias("get_schema")), cg.Module.Roles.Body, ) module.prepend_child( cg.ImportFrom(MODULE_ONNX_SCRIPT_VALUES, cg.Alias("Op, Opset")), cg.Module.Roles.Body, ) module.accept(cg.ImportAdjuster()) def _make_function_type_constraints( self, schema: OpSchema, typerefs: Iterable[cg.TypeRef] ) -> Iterable[cg.Assign]: input_constraints: dict[str, list[cg.TypeRef]] = {} output_constraints: dict[str, list[cg.TypeRef]] = {} def constraint_is_compatible( constraint_name: str, constraint_types: list[cg.TypeRef] ) -> bool: """Ensure that if we have already recoreded ``constraint_name`` in either ``input_constraints`` or ``output_constraints`` that the constrained types match by comparing the generated code that results from the types. """ for existing_constraints in input_constraints, output_constraints: if (existing := existing_constraints.get(constraint_name, None)) is not None: if len(existing) != len(constraint_types): return False # differing number of constraints, can't be compatible for a, b in zip(existing, constraint_types): if str(a) != str(b): return False # a constrained type does not match return True def collect_constraints(typerefs: Iterable[cg.TypeRef]): """Collect and validate all ConstraintTypeRef types recursively. Once a constraint has been identified, it becomes the 'canonical' definition of all constraints that will be collected with the same name. """ for typeref in typerefs: if isinstance(typeref, ConstraintTypeRef): typeref.name = f"{typeref.name}_{schema.name}" constraint_types = [ta.remove() for ta in typeref.typeargs] assert constraint_is_compatible(typeref.name, constraint_types), ( "This should not happen since constraints are " "expected to be correct at the OpSchema spec level" ) (output_constraints if typeref.is_output else input_constraints)[ typeref.name ] = constraint_types else: collect_constraints(typeref.typeargs) collect_constraints(typerefs) def make_type_alias(name: str, aliased_type: cg.TypeRef): return cg.Assign( cg.Name(name), aliased_type, cg.TypeRef("typing_extensions", "TypeAlias"), ) # Pass 1: process input constraints first; if a constraint is bound to # a single type, generate a TypeAlias, otherwise a TypeVar. for constraint_name, constraint_typerefs in input_constraints.items(): if len(constraint_typerefs) == 1: yield make_type_alias(constraint_name, constraint_typerefs[0]) else: yield cg.Assign( cg.Name(constraint_name), cg.Call( cg.Name("TypeVar"), cg.Constant(constraint_name), *constraint_typerefs, ), ) # Pass 2: process output constraints, only yielding constraints as # TypeAliases when an output constraint is not also used as an # input constraint. See https://github.com/microsoft/onnxscript/pull/778 # for details. When we can rely on Python 3.12, we can have output-only # constraints as TypeVars, e.g. when the following syntax is allowed: # def func[T]() -> T: ... for constraint_name, constraint_typerefs in output_constraints.items(): if constraint_name not in input_constraints: yield make_type_alias( constraint_name, cg.TypeRef.make_composite_if_multiple( cg.TypingRefs.Union, *constraint_typerefs, ), ) def _make_function(self, qualname: QualOpName, schema: OpSchema) -> Iterable[cg.Stmt]: attr_args = self._make_function_attr_args(schema) input_args = self._make_function_input_args(schema) args = [cg.Arg("self"), *input_args, *attr_args] output_types = [ self._make_input_output_type(output, is_output=True) for output in schema.outputs ] yield from self._make_function_type_constraints( schema, [arg.type for arg in input_args] + output_types, ) op_inputs: list[cg.Expr] = [] op_attrs: list[cg.Expr] = [] for arg in args: if arg.name in {"self", "*"}: continue if arg.is_vararg: op_inputs.append(cg.Starred(cg.Name(arg.name))) elif arg.is_kwarg: op_attrs.append(cg.Assign(cg.Name(arg.name), cg.Name(arg.name))) else: op_inputs.append(cg.Name(arg.name)) if len(op_inputs) > 0: op_call = cg.Call( cg.Name("op"), cg.Starred( cg.Call(cg.Name("self._prepare_inputs"), cg.Name("schema"), *op_inputs) ), *op_attrs, ) else: op_call = cg.Call(cg.Name("op"), *op_attrs) doc = f'[🌐 {qualname}]({qualname.docuri} "Online Documentation")\n\n{schema.doc}' yield cg.FunctionDef( qualname.name, *args, return_type=cg.TypeRef.make_composite_if_multiple( cg.TypingRefs.Tuple, *output_types, ), doc=_process_documentation(doc), body=[ cg.Assign( cg.Name("schema"), cg.Call( cg.Name("get_schema"), cg.Constant(qualname.name), cg.Constant(qualname.version), cg.Constant(qualname.domain), ), ), cg.Assign( cg.Name("op"), cg.Call( cg.Name("Op"), cg.Name("self"), cg.Constant(qualname.name), cg.Name("schema"), ), ), cg.Return(op_call), ], ) def _make_input_arg_name(self, input_name: str, schema: OpSchema): """ONNX allows for an op to have an input and an attribute with the same name. Attribute names have contextual meaning however, so detect this case and disambiguate the input name. See Split(1) for the only offending OpSchema as of opset 18. """ for attr in schema.attributes.values(): if attr.name == input_name: return f"{input_name}_" return input_name def _make_function_input_args(self, schema: OpSchema) -> Iterable[cg.Arg]: args: list[cg.Arg] = [] for input in schema.inputs: optional = input.option == OpSchema.FormalParameterOption.Optional variadic = input.option == OpSchema.FormalParameterOption.Variadic heterogeneous = not input.is_homogeneous differentiable = ( input.differentiation_category == OpSchema.DifferentiationCategory.Differentiable ) non_differentiable = ( input.differentiation_category == OpSchema.DifferentiationCategory.NonDifferentiable ) doctags = [] if optional: doctags.append("optional") elif variadic: # If we encounter a variadic input, previous inputs cannot have default # values as this allows for ambiguity at the call site. # # Specifically this avoids pylint W1113 (keyword-arg-before-vararg): # https://pylint.pycqa.org/en/latest/user_guide/messages/warning/keyword-arg-before-vararg.html # # As of 2023-06-08, only Loop(1, 11, 13, 16) and Scan(8) exhibit this issue. # Ex: # # def Loop( # self, # M: Optional[I] = None, <- ambiguity with *v_initial # cond: Optional[B] = None, <- ambiguity with *v_initial # *v_initial: V, # body: Optional[GraphProto] = None, # ) -> V: ... # for prev_arg in args: prev_arg.default_value = None doctags.append("variadic") if heterogeneous: doctags.append("heterogeneous") if differentiable: doctags.append("differentiable") elif non_differentiable: doctags.append("non-differentiable") doc = input.description.strip() if len(doctags) > 0: doc = f"({', '.join(doctags)}) {doc}" type = self._make_input_output_type(input, is_output=False) if optional and not isinstance(type, cg.TypingRefs.Optional): type = cg.TypingRefs.Optional(type) args.append( cg.Arg( self._make_input_arg_name(input.name, schema), type=type, doc=_process_documentation(doc), is_vararg=variadic, default_value=cg.Constant(None) if optional else None, ) ) return args def _make_function_attr_args(self, schema: OpSchema) -> Iterable[cg.Arg]: generate_kwonly_sentinel = True for attr in schema.attributes.values(): attr_type = parse_attr_type(attr.type) default_value = None if attr.default_value.name: default_value = get_attribute_value(attr.default_value) def fmt(value: Any) -> str: if isinstance(value, (bytes, bytearray)): return str(value.decode("utf-8")) return value if isinstance(default_value, list): default_value = tuple(fmt(val) for val in default_value) else: default_value = fmt(default_value) else: default_value = None if not attr.required and default_value is None: attr_type = cg.TypingRefs.Optional(attr_type) if generate_kwonly_sentinel and not any( i.option == OpSchema.FormalParameterOption.Variadic for i in schema.inputs ): generate_kwonly_sentinel = False yield cg.Arg("*") yield cg.Arg( attr.name, type=attr_type, default_value=None if attr.required else cg.Constant(default_value), doc=attr.description, is_kwarg=True, ) def _make_input_output_type( self, parameter: OpSchema.FormalParameter, is_output: bool, ) -> cg.TypeRef: py_types = [parse_input_output_type(type) for type in sorted(parameter.types)] try: # input.type_str will either be a valid ONNX type (e.g. 'tensor(int)') # or the name of a type constraint. If it parses as a type, it's not # constrained; otherwise bind the underlying types to the constraint. parse_input_output_type(parameter.type_str) return cg.TypeRef.make_composite_if_multiple(cg.TypingRefs.Union, *py_types) except NotImplementedError: return ConstraintTypeRef(parameter.type_str, *py_types, is_output=is_output) def parse_input_output_type(onnx_type: str) -> cg.TypeRef: def error(message: Optional[str] = None): return NotImplementedError( f"input/output type not implemented: {onnx_type!r}" + (f" ({message!r})" if message else "") ) default_value_map = { "BOOL": bool(), # noqa: UP018 "FLOAT": float(), # noqa: UP018 "FLOAT16": float(), # noqa: UP018 "BFLOAT16": float(), # noqa: UP018 "DOUBLE": float(), # noqa: UP018 "INT8": int(), # noqa: UP018 "INT16": int(), # noqa: UP018 "INT32": int(), # noqa: UP018 "INT64": int(), # noqa: UP018 "UINT8": int(), # noqa: UP018 "UINT16": int(), # noqa: UP018 "UINT32": int(), # noqa: UP018 "UINT64": int(), # noqa: UP018 "COMPLEX64": complex(), "COMPLEX128": complex(), } id = "" stack: list[cg.TypeRef] = [] for c in onnx_type: if c == "(": if id == "tensor": type = TensorTypeRef() elif id == "seq": type = cg.TypingRefs.Sequence() elif id == "map": type = cg.TypingRefs.Mapping() elif id == "optional": type = cg.TypingRefs.Optional() else: raise error(id) if len(stack) > 0: stack[-1].append_typearg(type) stack.append(type) id = "" elif c in (")", ","): type = stack.pop() if c == ")" else stack[-1] if isinstance(type, TensorTypeRef): type.name = id.upper() type.default_value = cg.Constant(default_value_map.get(type.name)) elif id and isinstance(type, cg.TypingRefs.Mapping): if id == "int64": type.append_typearg(cg.IntTypeRef()) elif id == "string": type.append_typearg(cg.StrTypeRef()) else: raise error(id) elif id: break id = "" if len(stack) == 0: return type else: id += c raise error() def parse_attr_type(type) -> cg.TypeRef: if type == AttributeProto.FLOAT: return cg.FloatTypeRef() if type == AttributeProto.INT: return cg.IntTypeRef() if type == AttributeProto.STRING: return cg.StrTypeRef() if type == AttributeProto.TENSOR: return cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "TensorProto") if type == AttributeProto.SPARSE_TENSOR: return cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "SparseTensorProto") if type == AttributeProto.GRAPH: return cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "GraphProto") if type == AttributeProto.TYPE_PROTO: return cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "TypeProto") if type == AttributeProto.FLOATS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.FloatTypeRef()) if type == AttributeProto.INTS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.IntTypeRef()) if type == AttributeProto.STRINGS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.StrTypeRef()) if type == AttributeProto.TENSORS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "TensorProto")) if type == AttributeProto.SPARSE_TENSORS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "SparseTensorProto")) if type == AttributeProto.GRAPHS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "GraphProto")) if type == AttributeProto.TYPE_PROTOS: return cg.TypingRefs.Sequence(cg.TypeRef(MODULE_ONNX, "TypeProto")) raise NotImplementedError(f"attribute type not implemented: {type}") def _process_documentation(doc: str): # Lifted from ONNX's docsgen: # https://github.com/onnx/onnx/blob/3fd41d249bb8006935aa0031a332dd945e61b7e5/docs/docsgen/source/onnx_sphinx.py#L414 doc = dedent(doc or "") main_docs_url = "https://github.com/onnx/onnx/blob/master/" rep = { "[the doc](IR.md)": "`ONNX <{0}docs/IR.md>`_", "[the doc](Broadcasting.md)": "`Broadcasting in ONNX <{0}docs/Broadcasting.md>`_", "
    ": "", "
    ": "", "
    ": "* ", "
    ": " ", "": "", "
    ": "", "": "``", "": "``", "
    ": "\n", } for k, v in rep.items(): doc = doc.replace(k, v.format(main_docs_url)) move = 0 lines = [] for line in doc.split("\n"): if line.startswith("```"): if move > 0: move -= 4 lines.append("\n") else: lines.append("::\n") move += 4 elif move > 0: lines.append(" " * move + line) else: lines.append(line) return "\n".join(lines) microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/pygen.py000066400000000000000000001271731475371071500211730ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # pylint: disable=W0613 from __future__ import annotations import io from abc import ABC, abstractmethod from enum import Enum from textwrap import TextWrapper, dedent from typing import ( Any, Callable, Generic, Iterable, Optional, Set, TextIO, Tuple, Type, TypeVar, Union, ) T = TypeVar("T") TNode = TypeVar("TNode", bound="Node") TExpr = TypeVar("TExpr", bound="Expr") NoneType = type(None) def _assert_instance(instance, expected_type: Union[Type, Tuple[Type, ...]]): if not isinstance(instance, expected_type): raise TypeError(f"expected: {expected_type!r}; actual: {instance!r}") __end_of_sequence = StopIteration() def first_or_none(seq: Iterable[T]) -> Optional[T]: return next(iter(seq), None) def first(seq: Iterable[T]) -> T: return next(iter(seq)) def single_or_none(seq: Iterable[T]) -> Optional[T]: i = iter(seq) value = next(i, __end_of_sequence) if value is __end_of_sequence: return None if next(i, __end_of_sequence) is not __end_of_sequence: raise StopIteration("sequence contains more than one element") return value class Role: def __init__(self, name: str): _assert_instance(name, str) self.name = name def __str__(self): return self.name class NodePredicate: always: NodePredicate def __init__( self, role: Optional[Role] = None, type_: Optional[Type[TNode]] = None, func: Optional[Callable[[Node], bool]] = None, ): _assert_instance(role, (Role, NoneType)) _assert_instance(type_, (type, NoneType)) self.role = role self.type = type_ self.func = func def matches(self, node: Node): _assert_instance(node, Node) matches = True if self.role: matches &= node.role is self.role if self.type: matches &= isinstance(node, self.type) if self.func and matches: matches &= self.func(node) return matches NodePredicate.always = NodePredicate() class Node(ABC): # pylint: disable=W0212 def __init__(self): self._role: Optional[Role] = None self._parent: Optional[Node] = None self._prev_sibling: Optional[Node] = None self._next_sibling: Optional[Node] = None self._first_child: Optional[Node] = None self._last_child: Optional[Node] = None self.leading_trivia: Optional[str] = None self.trailing_trivia: Optional[str] = None @property def qual_name(self) -> str: names = [] for ancestor in self.get_ancestors(and_self=True): names.insert(0, ancestor.name if hasattr(ancestor, "name") else "") return ".".join(names) @property def parent_module(self) -> Optional[Module]: return first_or_none(self.get_ancestors_of_type(Module)) @property def parent(self): return self._parent @property def role(self): return self._role @property def prev_sibling(self): return self._prev_sibling @property def next_sibling(self): return self._next_sibling @property def first_child(self): return self._first_child @property def last_child(self): return self._last_child @property def has_children(self): return self._first_child is not None @property def children(self) -> Iterable[Node]: current_node = self.first_child while current_node is not None: # save next then yield to allow removing/replacing nodes while iterating next_node = current_node.next_sibling yield current_node current_node = next_node def get_children(self, predicate: NodePredicate) -> Iterable[Node]: _assert_instance(predicate, NodePredicate) yield from filter(predicate.matches, self.children) def get_children_in_role(self, role: Role): _assert_instance(role, Role) return self.get_children(NodePredicate(role=role)) def get_children_of_type(self, type_: Type[TNode]) -> Iterable[TNode]: _assert_instance(type_, type) return self.get_children(NodePredicate(type_=type_)) def get_ancestors( self, predicate: Optional[NodePredicate] = None, and_self=False ) -> Iterable[Node]: current_node = self if and_self else self.parent while current_node: # save next then yield to allow removing/replacing nodes while iterating next_node = current_node.parent if predicate is None or predicate.matches(current_node): yield current_node current_node = next_node def get_ancestors_in_role(self, role: Role, and_self=False): _assert_instance(role, Role) return self.get_ancestors(NodePredicate(role=role), and_self=and_self) def get_ancestors_of_type(self, type_: Type[TNode], and_self=False) -> Iterable[TNode]: _assert_instance(type_, type) return self.get_ancestors(NodePredicate(type_=type_), and_self=and_self) def _set_parent(self, child: Node): if child._parent is not None: raise ValueError(f"node is already has a parent: {child.parent!r}") child._parent = self def _get_single_child(self, role: Role) -> Optional[Node]: return first_or_none(self.get_children_in_role(role)) def _set_single_child(self, node: Node, role: Role): current_node = self._get_single_child(role) if current_node: current_node.replace(node) else: self.append_child(node, role) def append_children(self, children: Optional[Union[Node, Iterable[Node]]], role: Role): _assert_instance(role, Role) if children is None: return if isinstance(children, Node): self.append_child(children, role) else: for child in children: self.append_child(child, role) def append_child(self, child: Node, role: Role): _assert_instance(role, Role) if child is None: return _assert_instance(child, Node) self._set_parent(child) child._role = role if self._first_child is None: self._last_child = child self._first_child = child else: self._last_child._next_sibling = child child._prev_sibling = self._last_child self._last_child = child def insert_child_before(self, next_sibling: Optional[Node], child: Node, role: Role): _assert_instance(next_sibling, (Node, type(None))) _assert_instance(child, Node) _assert_instance(role, Role) if next_sibling is None: self.append_child(child, role) return self._set_parent(child) child._role = role child._next_sibling = next_sibling child._prev_sibling = next_sibling._prev_sibling if next_sibling._prev_sibling is None: self._first_child = child else: next_sibling._prev_sibling._next_sibling = child next_sibling._prev_sibling = child def prepend_child(self, child: Node, role: Role): _assert_instance(child, Node) _assert_instance(role, Role) self.insert_child_before(self.first_child, child, role) def remove(self): if self._prev_sibling is not None: self._prev_sibling._next_sibling = self._next_sibling else: self._parent._first_child = self._next_sibling if self._next_sibling is not None: self._next_sibling._prev_sibling = self._prev_sibling else: self._parent._last_child = self._prev_sibling self._parent = None self._role = None self._prev_sibling = None self._next_sibling = None return self def replace(self, new_node: Optional[Node]): if new_node is None: self.remove() return if new_node is self: return if self.parent is None: raise ValueError("cannot replace root node") _assert_instance(new_node, Node) if new_node.parent is not None: if self in new_node.ancestors: new_node.remove() else: raise ValueError(f"node is used in another tree: {new_node!r}") new_node._parent = self._parent new_node._role = self._role new_node._prev_sibling = self._prev_sibling new_node._next_sibling = self._next_sibling if self._prev_sibling is None: self._parent._first_child = new_node else: self._prev_sibling._next_sibling = new_node if self._next_sibling is None: self._parent._last_child = new_node else: self._parent._prev_sibling = new_node self._parent = None self._role = None self._prev_sibling = None self._next_sibling = None @abstractmethod def accept(self, visitor: Visitor): pass def _dispatch_visit(self, dispatch: Callable[[TNode, VisitKind], bool]): visitor = dispatch.__self__ visitor.enter(self) if dispatch(self) is True: for child in self.children: child.accept(dispatch.__self__) visitor.leave(self) dispatch(self) else: visitor.leave(self) visitor.finish(self) def __str__(self): buffer = io.StringIO() self.accept(PythonWriter(buffer)) return buffer.getvalue() class Expr(Node, ABC): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_expr) class ThunkExpr(Expr): def __init__(self, code: str): super().__init__() self.code = code def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_thunk_expr) class Name(Expr): def __init__(self, identifier: str): super().__init__() self.identifier = identifier def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_name) class Constant(Expr): def __init__(self, value: Any): super().__init__() self.value = value def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_constant) class ExprList(Expr, ABC, Generic[TExpr]): class Roles: Elements = Role("ExprList.Elements") def __init__(self, *elements: TExpr): super().__init__() self.append_children(elements, ExprList.Roles.Elements) @property def elements(self) -> Iterable[TExpr]: return self.get_children_in_role(ExprList.Roles.Elements) def append_element(self, element: TExpr): _assert_instance(element, Expr) self.append_child(element, ExprList.Roles.Elements) class BinOp(Expr): class Roles: Left = Role("BinOp.Left") Right = Role("BinOp.Right") def __init__(self, left: Expr, op: str, right: Expr): super().__init__() self.append_child(left, BinOp.Roles.Left) self.op = op self.append_child(right, BinOp.Roles.Right) @property def left(self): return first(self.get_children_in_role(BinOp.Roles.Left)) @property def right(self): return first(self.get_children_in_role(BinOp.Roles.Right)) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_binop) class Subscript(Expr): class Roles: Value = Role("Subscript.Value") Slice = Role("Subscript.Slice") def __init__(self, value: Expr, slice: Expr): super().__init__() self.append_child(value, Subscript.Roles.Value) self.append_child(slice, Subscript.Roles.Slice) @property def value(self): return first(self.get_children_in_role(Subscript.Roles.Value)) @property def slice(self): return first(self.get_children_in_role(Subscript.Roles.Slice)) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_subscript) class Starred(Expr): class Roles: Expr = Role("Starred.Expr") def __init__(self, expr: Expr): super().__init__() self.append_child(expr, Starred.Roles.Expr) @property def expr(self): return first(self.get_children_in_role(Starred.Roles.Expr)) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_starred) class Call(Expr): class Roles: Func = Role("Call.Func") Args = Role("Call.Args") def __init__(self, func: Expr, *args: Expr): super().__init__() _assert_instance(func, Expr) self.append_child(func, Call.Roles.Func) self.append_children(args, Call.Roles.Args) @property def func(self) -> Expr: return first(self.get_children_in_role(Call.Roles.Func)) @property def args(self) -> Iterable[Expr]: return self.get_children_in_role(Call.Roles.Args) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_call) class Lambda(Expr): class Roles: Args = Role("Lambda.Args") Body = Role("Lambda.Body") def __init__(self, body: Expr, *args: Arg): super().__init__() _assert_instance(body, Expr) self.append_child(body, Lambda.Roles.Body) self.append_children(args, Lambda.Roles.Args) @property def body(self) -> Expr: return first(self.get_children_in_role(Lambda.Roles.Body)) @property def args(self) -> Iterable[Expr]: return self.get_children_in_role(Lambda.Roles.Args) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_lambda) class TupleExpr(ExprList): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_tuple_expr) class ListExpr(ExprList): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_list_expr) class SetExpr(ExprList): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_set_expr) class DictElem(Expr): class Roles: Key = Role("DictElem.Key") Value = Role("DictElem.Value") def __init__(self, key: Expr, value: Expr): super().__init__() _assert_instance(key, Expr) _assert_instance(value, Expr) self.append_child(key, DictElem.Roles.Key) self.append_child(value, DictElem.Roles.Value) @property def key(self) -> Expr: return first(self.get_children_in_role(DictElem.Roles.Key)) @property def value(self) -> Expr: return first(self.get_children_in_role(DictElem.Roles.Value)) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_dict_elem) class DictExpr(ExprList[DictElem]): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_dict_expr) class TypeRef(Expr): class Roles: TypeArgs = Role("TypeRef.TypeArgs") def __init__( self, module: Optional[str], name: str, *typeargs: TypeRef, default_value: Optional[Constant] = None, ): super().__init__() self.module = module self.name = name self.default_value = default_value or Constant(None) self.imported_by: Optional[ImportBase] = None self.append_children(typeargs, TypeRef.Roles.TypeArgs) @property def typeargs(self) -> Iterable[TypeRef]: return self.get_children_in_role(TypeRef.Roles.TypeArgs) def append_typearg(self, typearg: TypeRef): _assert_instance(typearg, TypeRef) self.append_child(typearg, TypeRef.Roles.TypeArgs) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_typeref) @staticmethod def make_composite_if_multiple( composite_type: type[TypeRef], *typeargs: TypeRef ) -> TypeRef: if len(typeargs) == 0: return NoneTypeRef elif len(typeargs) == 1: return typeargs[0] else: return composite_type(*typeargs) class BuiltinTypeRef(TypeRef): def __init__(self, name: str, *typeargs: TypeRef, **kwargs): super().__init__(None, name, *typeargs, **kwargs) class NoneTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("None") class BoolTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("bool", default_value=Constant(bool())) # noqa: UP018 class IntTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("int", default_value=Constant(int())) # noqa: UP018 class FloatTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("float", default_value=Constant(float())) # noqa: UP018 class ComplexTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("complex", default_value=Constant(complex())) class StrTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("str") class BytesTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("bytes") class EllipsisTypeRef(BuiltinTypeRef): def __init__(self): super().__init__("...") class TypingRefs(ABC): @abstractmethod def __init__(self): pass class Any(TypeRef): def __init__(self): super().__init__("typing", "Any") class Union(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Union", *typeargs) class Optional(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Optional", *typeargs) class Sequence(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Sequence", *typeargs) class Tuple(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Tuple", *typeargs) class Mapping(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Mapping", *typeargs) class List(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "List", *typeargs) class Annotation(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Annotation", *typeargs) class Callable(TypeRef): def __init__(self, *typeargs: TypeRef): super().__init__("typing", "Callable", *typeargs) class Arg(Node): class Roles: Type = Role("Arg.Type") DefaultValue = Role("Arg.DefaultValue") def __init__( self, name: str, type: Optional[TypeRef] = None, default_value: Optional[Expr] = None, is_vararg: bool = False, is_kwarg: bool = False, doc: Optional[str] = None, ): super().__init__() self.name = name self.is_vararg = is_vararg self.is_kwarg = is_kwarg self.doc = doc self.append_child(type, Arg.Roles.Type) self.append_child(default_value, Arg.Roles.DefaultValue) @property def type(self) -> Optional[TypeRef]: return first_or_none(self.get_children_in_role(Arg.Roles.Type)) @property def default_value(self) -> Optional[Expr]: return first_or_none(self.get_children_in_role(Arg.Roles.DefaultValue)) @default_value.setter def default_value(self, value: Optional[Expr]): self._set_single_child(value, Arg.Roles.DefaultValue) @property def has_default_value(self) -> bool: return self.default_value is not None def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_arg) class Stmt(Node, ABC): pass class BlockStmt(Stmt, ABC): pass class Pass(Stmt): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_pass) class ThunkStmt(Stmt): class Roles: Thunk = Role("ThunkStmt.Thunk") def __init__(self, *thunks: Union[str, Stmt]): super().__init__() self.thunk: Optional[str] = None if len(thunks) == 1 and isinstance(thunks[0], str): self.thunk = thunks[0] else: for thunk in thunks: if isinstance(thunk, str): self.append_child(ThunkStmt(thunk), ThunkStmt.Roles.Thunk) else: self.append_child(thunk, ThunkStmt.Roles.Thunk) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_thunk_stmt) class FunctionDef(BlockStmt): class Roles: Args = Role("FunctionDef.Args") ReturnType = Role("FunctionDef.ReturnType") Body = Role("FunctionDef.Body") def __init__( self, name: str, *args: Arg, return_type: Optional[TypeRef] = None, body: Union[Stmt, Iterable[Stmt]] = (), doc: Optional[str] = None, ): super().__init__() self.name = name self.doc = doc self.append_children(args, FunctionDef.Roles.Args) self.append_children(return_type, FunctionDef.Roles.ReturnType) self.append_children(body, FunctionDef.Roles.Body) @property def args(self) -> Iterable[Arg]: return self.get_children_in_role(FunctionDef.Roles.Args) def append_arg(self, base: TypeRef): _assert_instance(base, TypeRef) self.append_child(base, FunctionDef.Roles.Args) @property def return_type(self) -> Optional[TypeRef]: return self._get_single_child(FunctionDef.Roles.ReturnType) @return_type.setter def return_type(self, return_type: Optional[TypeRef]): self._set_single_child(return_type, FunctionDef.Roles.ReturnType) @property def body(self) -> Iterable[Stmt]: return self.get_children_in_role(FunctionDef.Roles.Body) def append_body(self, stmt: Stmt): _assert_instance(stmt, Stmt) self.append_child(stmt, FunctionDef.Roles.Body) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_functiondef) class ClassDef(BlockStmt): class Roles: Bases = Role("ClassDef.Bases") Body = Role("ClassDef.Body") def __init__(self, name: str, *body: Stmt, bases: Union[TypeRef, Iterable[TypeRef]] = ()): super().__init__() self.name = name self.append_children(bases, ClassDef.Roles.Bases) self.append_children(body, ClassDef.Roles.Body) @property def bases(self) -> Iterable[TypeRef]: return self.get_children_in_role(ClassDef.Roles.Bases) def append_base(self, base: TypeRef): _assert_instance(base, TypeRef) self.append_child(base, ClassDef.Roles.Bases) @property def body(self) -> Iterable[Stmt]: return self.get_children_in_role(ClassDef.Roles.Body) def make_typeref(self) -> TypeRef: return TypeRef(self.parent.qual_name if self.parent else None, self.name) def append_body(self, stmt: Stmt): _assert_instance(stmt, Stmt) self.append_child(stmt, ClassDef.Roles.Body) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_classdef) class Return(Stmt): class Roles: Expr = Role("Return.Expr") def __init__(self, expr: Expr): super().__init__() self.append_child(expr, Return.Roles.Expr) @property def expr(self): return self._get_single_child(Return.Roles.Expr) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_return) class Assign(Stmt): class Roles: Target = Role("Assign.Target") Value = Role("Assign.Value") Type = Role("Assign.Type") def __init__(self, target: Expr, value: Expr, type: Optional[TypeRef] = None): super().__init__() self.target = target self.value = value self.type = type @property def target(self) -> Optional[Expr]: return self._get_single_child(Assign.Roles.Target) @target.setter def target(self, expr: Optional[Expr]): self._set_single_child(expr, Assign.Roles.Target) @property def value(self) -> Optional[Expr]: return self._get_single_child(Assign.Roles.Value) @value.setter def value(self, expr: Optional[Expr]): self._set_single_child(expr, Assign.Roles.Value) @property def type(self) -> Optional[TypeRef]: return self._get_single_child(Assign.Roles.Type) @type.setter def type(self, expr: Optional[TypeRef]): self._set_single_child(expr, Assign.Roles.Type) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_assign) class If(BlockStmt): class Roles: Condition = Role("If.Condition") TrueBody = Role("If.TrueBody") FalseBody = Role("If.FalseBody") def __init__( self, condition: Expr, true_body: Iterable[Stmt], false_body: Optional[Iterable[Stmt]] = None, ): super().__init__() self.condition = condition self.append_children(true_body, If.Roles.TrueBody) self.append_children(false_body, If.Roles.FalseBody) @property def condition(self) -> Optional[Expr]: return self._get_single_child(If.Roles.Condition) @condition.setter def condition(self, expr: Optional[Expr]): self._set_single_child(expr, If.Roles.Condition) @property def true_body(self) -> Iterable[Stmt]: return self.get_children_in_role(If.Roles.TrueBody) @property def false_body(self) -> Iterable[Stmt]: return self.get_children_in_role(If.Roles.FalseBody) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_if) class Raise(Node): class Roles: Expr = Role("Raise.Expr") def __init__(self, expr: Expr): super().__init__() self.append_child(expr, Raise.Roles.Expr) @property def expr(self): return first(self.get_children_in_role(Raise.Roles.Expr)) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_raise) class Alias(Node): def __init__(self, name: str, alias: Optional[str] = None): super().__init__() self.name = name self.alias = alias def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_alias) class ImportBase(Stmt, ABC): class Roles: Names = Role("ImportBase.Names") def __init__(self, *names: Alias): super().__init__() self.append_children(names, ImportBase.Roles.Names) @property def names(self) -> Iterable[Alias]: return self.get_children_in_role(ImportBase.Roles.Names) class Import(ImportBase): def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_import) class ImportFrom(ImportBase): def __init__(self, module: str, *names: Alias, level: Optional[int] = None): super().__init__(*names) self.module = module self.level = level def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_importfrom) class Module(Node): class Roles: Body = Role("Module.Body") def __init__(self, *body: Stmt, name: Optional[str] = None): super().__init__() self.name = name self.append_children(body, Module.Roles.Body) @property def body(self) -> Iterable[Stmt]: return self.get_children_in_role(Module.Roles.Body) def append_body(self, *stmts: Node): self.append_children(stmts, Module.Roles.Body) def accept(self, visitor: Visitor): self._dispatch_visit(visitor.visit_module) class VisitKind(Enum): NONE = 0 ENTER = 1 LEAVE = 2 class Visitor: def __init__(self): self.visit_kind = VisitKind.NONE self.node_stack = [] def enter(self, node: Node): self.visit_kind = VisitKind.ENTER self.node_stack.append(node) def leave(self, node: Node): self.visit_kind = VisitKind.LEAVE def finish(self, node: Node): self.visit_kind = VisitKind.NONE self.node_stack.pop() def visit_node(self, node: Node) -> Optional[bool]: return True def visit_expr(self, expr: Expr) -> Optional[bool]: return self.visit_node(expr) def visit_name(self, name: Name) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(name) def visit_constant(self, constant: Constant) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(constant) def visit_binop(self, binop: BinOp) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(binop) def visit_subscript(self, subscript: Subscript) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(subscript) def visit_starred(self, starred: Starred) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(starred) def visit_call(self, call: Call) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(call) def visit_lambda(self, lambda_: Lambda) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(lambda_) def visit_expr_list(self, expr_list: ExprList) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(expr_list) def visit_thunk_expr(self, thunk: ThunkExpr) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(thunk) def visit_tuple_expr(self, tuple: TupleExpr) -> Optional[bool]: return self.visit_expr_list(tuple) def visit_list_expr(self, list: ListExpr) -> Optional[bool]: return self.visit_expr_list(list) def visit_set_expr(self, set: SetExpr) -> Optional[bool]: return self.visit_expr_list(set) def visit_dict_elem(self, elem: DictElem) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(elem) def visit_dict_expr(self, dict: DictExpr) -> Optional[bool]: return self.visit_expr_list(dict) def visit_typeref(self, typeref: TypeRef) -> Optional[bool]: return self.visit_expr(typeref) def visit_arg(self, arg: Arg) -> Optional[bool]: return self.visit_node(arg) def visit_stmt(self, stmt: Stmt) -> Optional[bool]: return self.visit_node(stmt) def visit_blockstmt(self, block: BlockStmt) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(block) def visit_pass(self, pass_: Pass) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(pass_) def visit_thunk_stmt(self, thunk: ThunkStmt) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(thunk) def visit_functiondef(self, functiondef: FunctionDef) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(functiondef) def visit_classdef(self, classdef: ClassDef) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(classdef) def visit_return(self, return_: Return) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(return_) def visit_assign(self, assign: Assign) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(assign) def visit_if(self, if_: If) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(if_) def visit_raise(self, raise_: Raise) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(raise_) def visit_alias(self, alias: Alias) -> Optional[bool]: return self.visit_node(alias) def visit_importbase(self, import_: ImportBase) -> Optional[bool]: return self.visit_stmt(import_) def visit_import(self, import_: Import) -> Optional[bool]: return self.visit_importbase(import_) def visit_importfrom(self, importfrom: ImportFrom) -> Optional[bool]: return self.visit_importbase(importfrom) def visit_module(self, module: Module) -> Optional[bool]: return self.visit_node(module) class FixupVisitor(Visitor, ABC): pass class PopulateEmptyMemberBodies(FixupVisitor): def visit_classdef(self, classdef: ClassDef) -> Optional[bool]: if self.visit_kind is VisitKind.ENTER and not any(classdef.body): classdef.append_child(Pass(), ClassDef.Roles.Body) return True def visit_functiondef(self, functiondef: FunctionDef) -> Optional[bool]: if self.visit_kind is VisitKind.ENTER and not any(functiondef.body): functiondef.append_child(Pass(), FunctionDef.Roles.Body) return True class NameCollector(Visitor): def __init__(self, predicate: NodePredicate): super().__init__() _assert_instance(predicate, NodePredicate) self._predicate = predicate self.names: Set[str] = set() def leave(self, node: Node) -> Optional[bool]: if self._predicate.matches(node) and hasattr(node, "name"): self.names.add(node.name) class ImportAdjuster(FixupVisitor): def __init__(self): super().__init__() self.naming_conflicts: Set[str] = set() def enter(self, node: Node): if len(self.node_stack) == 0: collector = NameCollector( NodePredicate(func=lambda n: isinstance(n, (ClassDef, FunctionDef))) ) node.accept(collector) self.naming_conflicts = collector.names super().enter(node) def leave(self, node: Node): super().leave(node) if len(self.node_stack) == 0: self.naming_conflicts = set() def visit_typeref(self, typeref: TypeRef) -> Optional[bool]: if self.visit_kind is not VisitKind.ENTER or not typeref.module: return True module = first_or_none(typeref.get_ancestors_of_type(Module)) if module is None: return True def adjust_typeref(import_alias: Optional[str]): typeref.module = None if import_alias: typeref.name = import_alias import_from: ImportFrom = None # Reuse an existing import if we have one; if so, # and the imported name is already specified, return # early as there's nothing to import. In that case, also # adjust the typeref if the import is aliased due to # conflict resolution below from a previous pass. for import_ in filter( lambda i: i.module == typeref.module, module.get_children_of_type(ImportFrom) ): import_from = import_ for imported_name in filter( lambda i: i.name in (typeref.name, typeref.name), import_.names ): adjust_typeref(imported_name.alias) return True # See if the type name conflicts with other names in the # module (class and function names). If so, adjust the # name to create an alias on the import. This rewrites # conflicts like: # from typing import Optional # def Optional(thing: Optional[str]): ... # To: # from typing import Optional as _Optional # def Optional(thing: _Optional[str]): ... conflict_alias = typeref.name while conflict_alias in self.naming_conflicts: conflict_alias = f"_{conflict_alias}" if conflict_alias == typeref.name: import_alias = Alias(typeref.name) else: import_alias = Alias(typeref.name, conflict_alias) # Expand or create the import if import_from is None: module.prepend_child(ImportFrom(typeref.module, import_alias), Module.Roles.Body) else: import_from.append_child(import_alias, ImportBase.Roles.Names) adjust_typeref(conflict_alias) return True class NodeWriterOptions: def __init__(self, indent=" ", newline="\n", insert_final_newline=True): self.indent = indent self.newline = newline self.insert_final_newline = insert_final_newline class NodeWriter(Visitor, ABC): def __init__(self, stream: TextIO, options: Optional[NodeWriterOptions] = None): super().__init__() self._stream = stream self._options = options or NodeWriterOptions() self._indent_level = 0 self._last_char = "" def enter(self, node: Node): super().enter(node) if node.leading_trivia: self.write(node.leading_trivia) def finish(self, node: Node): super().finish(node) if node.trailing_trivia: self.write(node.trailing_trivia) if self._options.insert_final_newline and len(self.node_stack) == 0: self.write("\n") def indent(self): self._indent_level += 1 def dedent(self): self._indent_level -= 1 def write_indent(self): self._stream.write(self._options.indent * self._indent_level) def _raw_write(self, str: str): if len(str) > 0: if self._options.newline != "\n": self._stream.write(str.replace("\n", self._options.newline)) else: self._stream.write(str) self._last_char = str[-1] def write(self, *texts: str, separator: str = "", allow_empty_text: bool = False): for i, text in enumerate(texts): if not allow_empty_text and len(text) == 0: continue if self._last_char == "\n": self.write_indent() if i > 0: self._raw_write(separator) if separator == "\n": self.write_indent() self._raw_write(text) def dispatch_write( self, separator: Union[str, Callable[[Node], str]], nodes: Iterable[Node], prefix: str = "", suffix: str = "", ): self.write(prefix) for i, node in enumerate(nodes): if i > 0: if callable(separator): self.write(separator(node)) else: self.write(separator) node.accept(self) self.write(suffix) class PythonWriter(NodeWriter): def visit_node(self, node: Node) -> Optional[bool]: raise NotImplementedError(f"no visitor for node {node}") def visit_module(self, module: Module): def sep(node: Node): node_is_block = isinstance(node, BlockStmt) prev_is_block = isinstance(node.prev_sibling, BlockStmt) if prev_is_block or (node_is_block and not prev_is_block): return "\n\n\n" else: return "\n" self.dispatch_write(sep, module.body) def visit_alias(self, alias: Alias): self.write(alias.name) if alias.alias: self.write(" as ") self.write(alias.alias) def visit_import(self, import_: Import): self.write("import ") self.dispatch_write(", ", import_.names) def visit_importfrom(self, importfrom: ImportFrom): self.write(f"from {importfrom.module} import ") self.dispatch_write(", ", importfrom.names) def visit_typeref(self, typeref: TypeRef): if typeref.module and len(typeref.module) > 0: self.write(typeref.module) self.write(".") self.write(typeref.name) if any(typeref.typeargs): self.write("[") self.dispatch_write(", ", typeref.typeargs) self.write("]") def visit_arg(self, arg: Arg): if arg.is_vararg: self.write("*") self.write(arg.name) if arg.type: self.write(": ") arg.type.accept(self) if arg.default_value: self.write(" = ") arg.default_value.accept(self) def visit_thunk_expr(self, thunk: ThunkExpr): self.write(thunk.code) def visit_name(self, name: Name): self.write(name.identifier) def visit_constant(self, constant: Constant): self.write( repr(constant.value) if isinstance(constant.value, str) else str(constant.value) ) def visit_binop(self, binop: BinOp): binop.left.accept(self) self.write(f" {binop.op} ") binop.right.accept(self) def visit_subscript(self, subscript: Subscript): subscript.value.accept(self) self.write("[") subscript.slice.accept(self) self.write("]") def visit_starred(self, starred: Starred): self.write("*") starred.expr.accept(self) def visit_call(self, call: Call): call.func.accept(self) self.dispatch_write(", ", call.args, prefix="(", suffix=")") def visit_lambda(self, lambda_: Lambda): self.write("lambda ") self.dispatch_write(", ", lambda_.args) self.write(": ") lambda_.body.accept(self) def visit_tuple_expr(self, tuple: TupleExpr): self.dispatch_write(", ", tuple.elements, prefix="(", suffix=",)") def visit_list_expr(self, list: ListExpr): self.dispatch_write(", ", list.elements, prefix="[", suffix="]") def visit_set_expr(self, set: ListExpr): self.dispatch_write(", ", set.elements, prefix="{", suffix="}") def visit_dict_elem(self, elem: DictElem): elem.key.accept(self) self.write(": ") elem.value.accept(self) def visit_dict_expr(self, dict: DictExpr): self.dispatch_write(", ", dict.elements, prefix="{", suffix="}") def visit_pass(self, pass_: Pass): self.write("pass") def visit_thunk_stmt(self, thunk: ThunkStmt) -> bool: if self.visit_kind == VisitKind.ENTER and thunk.thunk: lines = dedent(thunk.thunk).splitlines() self.write(*lines, separator="\n", allow_empty_text=True) if thunk.next_sibling: self.write("\n") return True def visit_assign(self, assign: Assign): assign.target.accept(self) if assign.type: self.write(": ") assign.type.accept(self) self.write(" = ") assign.value.accept(self) def visit_if(self, if_: If): self.write("if ") if_.condition.accept(self) self.write(":\n") self.indent() self.dispatch_write("\n", if_.true_body) self.dedent() if first_or_none(if_.false_body) is not None: self.write("else:\n") self.indent() self.dispatch_write("\n", if_.false_body) self.dedent() def visit_raise(self, raise_: Raise): self.write("raise ") raise_.expr.accept(self) def visit_functiondef(self, functiondef: FunctionDef): self.write("def ", functiondef.name, "(") self.dispatch_write(", ", functiondef.args) self.write(")") if functiondef.return_type: self.write(" -> ") functiondef.return_type.accept(self) self.write(":\n") self.indent() if functiondef.doc: self.write('r"""') for line in dedent(functiondef.doc).splitlines(): self.write(line) self.write("\n") self.write('"""\n\n') self.dispatch_write("\n", functiondef.body) self.dedent() def visit_classdef(self, classdef: ClassDef): self.write("class ", classdef.name) if any(classdef.bases): self.write("(") self.dispatch_write(", ", classdef.bases) self.write(")") self.write(":\n") self.indent() self.dispatch_write("\n\n", classdef.body) self.dedent() def visit_return(self, return_: Return): self.write("return ") return_.expr.accept(self) class DocCommentBuilder(Visitor): def __init__(self, width: int = 80): super().__init__() self.width = width def visit_functiondef(self, functiondef: FunctionDef): def wrap(text: str, initial_indent="", subsequent_indent=""): return TextWrapper( width=self.width, initial_indent=initial_indent, subsequent_indent=subsequent_indent, expand_tabs=False, replace_whitespace=False, fix_sentence_endings=False, break_long_words=False, break_on_hyphens=False, ).fill(text) argsdoc = "" for arg in functiondef.args: if arg.doc: argsdoc += wrap(f"{arg.name}: {arg.doc}", " " * 4, " " * 8) + "\n\n" if argsdoc: functiondef.doc += "\n\nArgs:\n" + argsdoc if functiondef.doc: functiondef.doc = functiondef.doc.strip() microsoft-onnxscript-284f2fa/opgen/pygen_test.py000066400000000000000000000034061475371071500222220ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- import unittest from io import StringIO from textwrap import dedent import opgen.pygen as cg class PygenTest(unittest.TestCase): def assert_code(self, node: cg.Node, expected: str): node.accept(cg.ImportAdjuster()) writer = StringIO() node.accept(cg.PythonWriter(writer)) actual = writer.getvalue().strip() expected = dedent(expected).strip() self.assertEqual(actual, expected) def test_function_takes_one_or_many_body_stmts(self): self.assert_code( cg.FunctionDef("single_stmt", body=cg.Pass()), """ def single_stmt(): pass """, ) self.assert_code( cg.FunctionDef( "many_stmts", return_type=cg.NoneTypeRef(), body=[cg.EllipsisTypeRef(), cg.Raise(cg.ThunkExpr("ValueError(...)"))], ), """ def many_stmts() -> None: ... raise ValueError(...) """, ) def test_raise(self): self.assert_code( cg.FunctionDef("raise_", body=cg.Raise(cg.Call(cg.Name("ValueError")))), """ def raise_(): raise ValueError() """, ) self.assert_code( cg.FunctionDef("raise_", body=cg.Raise(cg.ThunkExpr("ValueError()"))), """ def raise_(): raise ValueError() """, ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/pyproject.toml000066400000000000000000000161131475371071500212720ustar00rootroot00000000000000[build-system] requires = ["setuptools>=61.0.0"] build-backend = "setuptools.build_meta" [project] name = "onnxscript" dynamic = ["version", "urls"] description = "Naturally author ONNX functions and models using a subset of Python" authors = [{ name = "Microsoft Corporation", email = "onnx@microsoft.com" }] readme = "README.md" requires-python = ">=3.8" license = { file = "LICENSE" } classifiers = [ "Development Status :: 4 - Beta", "Environment :: Console", "Intended Audience :: Developers", "Operating System :: POSIX", "Operating System :: MacOS :: MacOS X", "Operating System :: Microsoft :: Windows", "Programming Language :: Python :: 3.8", "Programming Language :: Python :: 3.9", "Programming Language :: Python :: 3.10", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", "Programming Language :: Python :: 3.13", "License :: OSI Approved :: MIT License", ] dependencies = ["numpy", "onnx>=1.16", "typing_extensions>=4.10", "ml_dtypes", "packaging"] [tool.setuptools.packages.find] include = ["onnxscript*"] [tool.setuptools.package-data] onnxscript = ["py.typed"] onnx = ["py.typed"] [tool.pytest.ini_options] filterwarnings = ["ignore::UserWarning", "ignore::DeprecationWarning"] addopts = "-rsfEX --tb=short --color=yes" [tool.mypy] # TODO disallow_incomplete_defs = true check_untyped_defs = true disable_error_code = 'override,import-untyped' disallow_any_generics = false disallow_untyped_decorators = true show_column_numbers = true strict_optional = true warn_incomplete_stub = true warn_no_return = true warn_redundant_casts = true warn_unused_configs = true warn_unused_ignores = false [[tool.mypy.overrides]] module = [ "onnx.*", "onnxruntime.*", "parameterized.*", "torchgen.*", ] ignore_missing_imports = true [[tool.mypy.overrides]] module = "tools.*" disallow_untyped_defs = true # Ignore errors in test [[tool.mypy.overrides]] module = [ "setup", "tests.models.*", "tests.onnx_backend_test_code.*", ] ignore_errors = true # FIXME(#1378): Remove this overrides section [[tool.mypy.overrides]] module = [ "onnxrewriter.rewriter.generic_pattern_test.*", ] check_untyped_defs = false disable_error_code = 'override,import-untyped,no-untyped-def,assignment' disallow_incomplete_defs = true disallow_untyped_defs = true disallow_untyped_decorators = true show_column_numbers = true strict_optional = true warn_incomplete_stub = true warn_no_return = true warn_unused_configs = true warn_unused_ignores = false # FIXME(#1378): Remove this overrides section [[tool.mypy.overrides]] module = [ "onnxrewriter.rewriter.generic_pattern.*", ] check_untyped_defs = false disable_error_code = 'override,import-untyped,no-untyped-def,assignment,union-attr,func-returns-value,annotation-unchecked,arg-type,index,name-defined,attr-defined' disallow_incomplete_defs = true disallow_untyped_defs = true disallow_untyped_decorators = true show_column_numbers = true strict_optional = true warn_incomplete_stub = true warn_no_return = true warn_unused_configs = true warn_unused_ignores = false [tool.black] target-version = ["py39", "py310", "py311"] # Black's extend-exclude needs to be a regex string extend-exclude = "/tests/models|/tests/onnx_backend_test_code" line-length = 95 [tool.isort] profile = "black" extend_skip_glob = [ "tests/onnx_backend_test_code/*.py", ] [tool.pylint.messages_control] # NOTE: This list is for vscode. Add new disables in pyproject_pylint.toml for lintrunner # Exclude patterns should be modified in .lintrunner.toml disable = [ "consider-using-from-import", "format", "import-error", "invalid-name", # TODO: Add naming guidance and enable this check. "line-too-long", "no-name-in-module", "unnecessary-ellipsis", "use-dict-literal", # Sometime it is preferable when we construct kwargs ] [tool.pydocstyle] convention = "google" [tool.ruff] line-length = 95 target-version = "py38" [tool.ruff.lint] select = [ "B", # flake8-bugbear "C4", # flake8-comprehensions "D", # pydocstyle "E", # pycodestyle "F", # Pyflakes "G", # flake8-logging-format "I", # isort "ISC", # flake8-implicit-str-concat "LOG", # flake8-logging "N", # pep8-naming "NPY", # modern numpy "PERF", # Perflint "PIE", # flake8-pie "PYI", # flake8-pyi "RUF", # Ruff-specific rules "SIM", # flake8-simplify "SLOT", # flake8-slot "T10", # flake8-debugger "TID", # Disallow relative imports "TRY", # flake8-try-except-raise "UP", # pyupgrade "W", # pycodestyle "YTT", # flake8-2020 ] # Select preview rules preview = true extend-select = [ "CPY001", # Copyright header ] ignore = [ "B9", # Opinionated bugbear rules "C408", # Sometimes it is preferable when we construct kwargs "D1", # D1 is for missing docstrings, which is not yet enforced. "D202", # D202 Too strict. "No blank lines allowed after function docstring" "D205", # D205 Too strict. "1 blank line required between summary line and description" "D212", "D400", "D401", # First line of docstring should be in imperative mood "D415", # D415 Not yet enforced. "First line should end with a period, question mark, or exclamation point" "E1", "E2", "E3", # Pycodestyle formatting rules that conflicts with the formatter "E501", # Line length. Not enforced because black will handle formatting "SIM103", # "Return the condition directly" obscures logic sometimes "N802", # Nxx: ONNX Script function sometimes use upper case for names. "N803", "N806", "N999", # Invalid module name "NPY002", # We may not always need a generator "PERF203", # try-except in loops sometimes necessary "PERF401", # List comprehension is not always readable "PYI041", # int | float is more clear "RUF022", # We don't need to sort __all__ for elements to be grouped "RUF031", # Parentheses for tuple in subscripts is more readable "RUF052", # Variables with `_` prefix may not be dummy variables in all cases "SIM102", # Collapible if statements are not always more readable "SIM108", # We don't always encourage ternary operators "SIM114", # Don't always combine if branches for debugability "SIM116", # Don't use dict lookup to replace if-else "TRY003", # Messages can be constructed in the exception "UP006", # keep-runtime-typing "UP007", # keep-runtime-typing "UP045", # TODO: Support new style type annotations ] ignore-init-module-imports = true [tool.ruff.lint.flake8-tidy-imports.banned-api] "pathlib".msg = "Using pathlib can impact performance. Use os.path instead" [tool.ruff.lint.per-file-ignores] "__init__.py" = ["TID252"] # Allow relative imports in init files "setup.py" = ["TID251"] # pathlib is allowed in supporting code "**/{examples,tests,docs,tools,utils,opgen,_framework_apis}/*" = ["TID251"] # pathlib is allowed in supporting code "**/*_test.py" = ["TID251"] # pathlib is allowed in tests [tool.ruff.lint.flake8-tidy-imports] # Disallow all relative imports. ban-relative-imports = "all" [tool.ruff.lint.pydocstyle] convention = "google" [tool.ruff.lint.flake8-copyright] notice-rgx = "(?i)Copyright \\(c\\) Microsoft Corporation" microsoft-onnxscript-284f2fa/pyproject_pylint.toml000066400000000000000000000020411475371071500226640ustar00rootroot00000000000000# Relax pylint for lintrunner [tool.pylint.messages_control] disable = [ "attribute-defined-outside-init", # TODO: mostly in onnxscript/converter.py "cell-var-from-loop", # Bugbear B023 "consider-using-from-import", "cyclic-import", "duplicate-code", "fixme", "format", "import-error", "invalid-name", # TODO: Add naming guidance and enable this check. "line-too-long", "missing-docstring", "no-else-return", "no-member", "no-name-in-module", "redefined-builtin", # TODO: should we avoid redefined-builtin? "too-few-public-methods", "too-many-ancestors", "too-many-arguments", "too-many-branches", "too-many-instance-attributes", "too-many-lines", "too-many-locals", "too-many-positional-arguments", "too-many-public-methods", "too-many-return-statements", "too-many-statements", # TODO: we should work on these: too-many-xxx series "unnecessary-ellipsis", "use-dict-literal", # Sometime it is preferable when we construct kwargs ] microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements-dev.txt000066400000000000000000000010051475371071500224100ustar00rootroot00000000000000setuptools>=61.0.0 numpy onnx-weekly>=1.17.0.dev20240325 onnxruntime>=1.17.0 typing_extensions>=4.10 rich>=13.7.1 # Docs site furo jax[cpu] matplotlib myst-parser[linkify] sphinx-copybutton sphinx-exec-code sphinx-gallery sphinx>=6 myst_nb chardet # Torch lib beartype!=0.16.0 # Testing expecttest==0.1.6 hypothesis parameterized pytest-cov pytest-randomly pytest-subtests pytest-xdist pytest!=7.1.0 pyyaml torch>=2.3 torchvision>=0.18.0 transformers>=4.37.2 # Lint lintrunner>=0.10.7 lintrunner_adapters>=0.12.0 microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/000077500000000000000000000000001475371071500210775ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/ci/000077500000000000000000000000001475371071500214725ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/ci/requirements-onnx-weekly.txt000066400000000000000000000000401475371071500272260ustar00rootroot00000000000000onnx-weekly==1.18.0.dev20250120 microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/ci/requirements-ort-nightly.txt000066400000000000000000000003601475371071500272330ustar00rootroot00000000000000# https://aiinfra.visualstudio.com/PublicPackages/_artifacts/feed/ORT-Nightly/PyPI/onnxruntime/overview --index-url=https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/ORT-Nightly/pypi/simple/ onnxruntime==1.21.0.dev20241108002 microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/ci/requirements-pytorch-nightly.txt000066400000000000000000000001211475371071500301120ustar00rootroot00000000000000--index-url=https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu --pre torch torchvision microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/lintrunner/000077500000000000000000000000001475371071500232775ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/requirements/lintrunner/requirements.txt000066400000000000000000000003361475371071500265650ustar00rootroot00000000000000# This file is auto updated by dependabot lintrunner-adapters>=0.8.0 # RUFF, RUFF-FIX ruff==0.9.6 # MYPY mypy==1.10.1 types-PyYAML==6.0.12.20241230 # PYLINT pylint==3.3.3 # EDITORCONFIG-CHECKER editorconfig-checker==3.2.0 microsoft-onnxscript-284f2fa/setup.py000066400000000000000000000021521475371071500200660ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """NOTE: Put all metadata in pyproject.toml. Do not include complex logic in setup.py.""" import datetime import os import pathlib import subprocess import setuptools # Logic for computing the development version number. ROOT_DIR = pathlib.Path(__file__).parent VERSION_FILE = ROOT_DIR / "VERSION" version = VERSION_FILE.read_text().strip() project_urls = { "Homepage": "https://onnxscript.ai/", "Repository": "https://github.com/microsoft/onnxscript", } if os.environ.get("ONNX_SCRIPT_RELEASE") != "1": date = datetime.date.today().strftime("%Y%m%d") version = f"{version}.dev{date}" commit_hash_cmd = subprocess.run( ["git", "rev-parse", "HEAD"], stdout=subprocess.PIPE, check=False ) if commit_hash_cmd.returncode == 0: project_urls["Commit"] = ( f"https://github.com/microsoft/onnxscript/tree/{commit_hash_cmd.stdout.decode('utf-8').strip()}" ) # NOTE: Do not include other metadata in setup.py. Put it in pyproject.toml. setuptools.setup(version=version, project_urls=project_urls) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/000077500000000000000000000000001475371071500175165ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/README.md000066400000000000000000000004111475371071500207710ustar00rootroot00000000000000# tests This directory contains integration tests and common test utilities (`common/`). Module unit tests should be created next to the module source with the name `_test.py`. This makes them easy to discover and obvious when unit tests are missing. microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/__init__.py000066400000000000000000000001111475371071500216200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/common/000077500000000000000000000000001475371071500210065ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/common/__init__.py000066400000000000000000000001561475371071500231210ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Shared components for testing.""" microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/common/onnx_script_test_case.py000066400000000000000000000307331475371071500257660ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import copy import dataclasses import numbers import unittest import warnings from typing import Any, Collection, Iterable, Optional, Sequence import numpy as np import onnx import onnx.backend.test.case.node as node_test import onnxruntime as ort from onnx.onnx_cpp2py_export import checker from onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state import ( Fail, InvalidArgument, InvalidGraph, ) import onnxscript from onnxscript._internal import utils @dataclasses.dataclass(repr=False, eq=False) class FunctionTestParams: function: onnxscript.OnnxFunction input: list[Any] | dict[str, Any] output: list[Any] attrs: Optional[dict[str, Any]] = None def _make_model_from_function_proto( function_proto: onnx.FunctionProto, function_opset_version: int, input_value_infos: Sequence[onnx.ValueInfoProto], output_value_infos: Sequence[onnx.ValueInfoProto], *, ir_version: int, **attrs: Any, ) -> onnx.ModelProto: """Creates a model containing a single call to a given function with input and output value_infos, etc. Args: function_proto: function proto representing a single call function_opset_version: function_proto's version input_value_infos: function's input output_value_infos: function's output ir_version: IR version of the model attrs: the attributes of the node for the function Returns: ModelProto """ input_names = [vi.name for vi in input_value_infos] output_names = [vi.name for vi in output_value_infos] node = onnx.helper.make_node( function_proto.name, input_names, output_names, domain=function_proto.domain, **attrs, ) graph = onnx.helper.make_graph([node], "node_graph", input_value_infos, output_value_infos) model_proto_opset: Iterable[onnx.OperatorSetIdProto] = function_proto.opset_import if all(o.domain != function_proto.domain for o in model_proto_opset): model_proto_opset = [ *model_proto_opset, onnx.helper.make_opsetid(function_proto.domain, function_opset_version), ] model = onnx.helper.make_model( graph, functions=[function_proto], producer_name="onnxscript", opset_imports=model_proto_opset, ir_version=ir_version, ) return model class OnnxScriptTestCase(unittest.TestCase): local_function_opset_version: int atol: float rtol: float @classmethod def setUpClass(cls): # A function (and node) in a model tells its domain, not version. # When building a model that consumes functions and nodes, model opset_imports # indicate domains and versions of nodes and functions that are used. # Function version number is needed for a runtime to run it without inlining. # Before ONNX IR (or FunctionIR) being updated # for FunctionProto to have version number we # need to put a default version number here to workaround the problem. cls.local_function_opset_version = 1 cls.atol = 1e-7 cls.rtol = 1e-7 try: # experimental version # pylint: disable=no-value-for-parameter cls.all_test_cases = node_test.collect_testcases() # type: ignore[attr-defined,call-arg] # pylint: enable=no-value-for-parameter except TypeError: # official version cls.all_test_cases = node_test.collect_testcases(None) # type: ignore[attr-defined,arg-type] def _create_model_from_param( self, param: FunctionTestParams, onnx_case_model: onnx.ModelProto, *, ir_version: int ) -> onnx.ModelProto: local_function_proto = param.function.function_ir.to_function_proto() if not onnx_case_model: input_names = [f"input_{i}" for i in range(len(param.input))] output_names = [f"output_{i}" for i in range(len(param.output))] input_value_infos = utils.values_to_value_infos(zip(input_names, param.input)) elif len(onnx_case_model.graph.input) == len(local_function_proto.input) and all( i != "" for i in onnx_case_model.graph.input ): # we want to create a model that onnx_test_runner # can run with onnx test case data input_names = [i.name for i in onnx_case_model.graph.input] output_names = [o.name for o in onnx_case_model.graph.output] input_value_infos = utils.values_to_value_infos(zip(input_names, param.input)) else: # in an onnx test case, an optional input with missing input data # is dropped, if it is a tailing input, and otherwise the input is named "". # a models from script keeps all optional inputs, # to run script model with onnx test data, we need to map input test data # to the corresponding script model input. # take Clip test case for example: # clip function input is like: ["input", "min2", "max2"] # (1) when min is missing, the test_case_model is ["x", "", "max"] # in this case we want to create a model with input being: ["x", "min", "max"] # input feed: {x: ?, min: None, max: ?} # ? is a np.array # (2) when max is missing, the test_case_model is ["x", "min"] # in this case we want to create a model with input being: ["x", "min", "max2"] # input feed: {x: ?, min: ?, max: None} # ? is a np.array # there is another issue: when input data is missing, # there is not way from the onnx test case's model and feed to get TypeProto # in order to build a model. # we have to resolve the TypeProto from script function. local_function_model_proto = param.function.function_ir.to_model_proto( ir_version=ir_version ) input_value_infos = [] for i, input in enumerate(local_function_model_proto.graph.input): vi = copy.deepcopy(input) if ( i < len(onnx_case_model.graph.node[0].input) and onnx_case_model.graph.node[0].input[i] != "" ): vi.name = onnx_case_model.graph.node[0].input[i] else: vi.name = input.name input_value_infos.append(vi) output_names = [o.name for o in onnx_case_model.graph.output] output_value_infos = utils.values_to_value_infos(zip(output_names, param.output)) return _make_model_from_function_proto( local_function_proto, self.local_function_opset_version, input_value_infos, output_value_infos, ir_version=ir_version, **(param.attrs or {}), ) def _filter_test_case_by_op_type(self, op_type): test_cases = [ case for case in self.all_test_cases # type: ignore[attr-defined] if ( case.kind == "node" and len(case.model.graph.node) == 1 and case.model.graph.node[0].op_type == op_type ) ] return test_cases def run_converter_test( self, param: FunctionTestParams, onnx_case_model: Optional[onnx.ModelProto] = None, *, ir_version: int = 9, rtol: Optional[float] = None, ): # FIXME(justinchuby): Defaulting to ir_version 9 because ONNX Runtime supports # up to IR version 9 as of 4/2/2024. We should have a better mechanism to # guard against ONNX version change while preserving the ability to test # the latest ONNX IR version. if onnx_case_model: model = self._create_model_from_param( param, onnx_case_model, ir_version=ir_version ) else: model = param.function.function_ir.to_model_proto( producer_name="call_clip", ir_version=ir_version ) try: onnx.checker.check_model(model) except checker.ValidationError as e: if "Field 'shape' of 'type' is required but missing" in str( e ) or "Field 'shape' of type is required but missing" in str(e): # input or output shapes are missing because the function # was defined with FLOAT[...]. warnings.warn(str(e), stacklevel=1) else: raise AssertionError("Verification of model failed.") from e if isinstance(param.input, dict): input = param.input else: # onnx_case_model is provided with testing with onnx test cases. if onnx_case_model: input = {} feed_index = 0 for i, model_input in enumerate(model.graph.input): # take care of ["x", "", "max"] and ["x", "min"] cases if ( feed_index < len(param.input) and onnx_case_model.graph.node[0].input[i] != "" ): input[model_input.name] = ( np.array(param.input[feed_index]) if isinstance(param.input[feed_index], numbers.Number) else param.input[feed_index] ) feed_index += 1 else: input[model_input.name] = None else: input = { vi.name: np.array(t) if isinstance(t, numbers.Number) else t for vi, t in zip(model.graph.input, param.input) } try: session = ort.InferenceSession( model.SerializeToString(), providers=("CPUExecutionProvider",) ) except (Fail, InvalidArgument, InvalidGraph) as e: raise AssertionError(f"Unable to load model\n{model}") from e # input['input_2'] = None actual = session.run(None, input) np.testing.assert_allclose(actual, param.output, rtol=rtol or self.rtol) def run_eager_test( self, param: FunctionTestParams, rtol: Optional[float] = None, atol: Optional[float] = None, ): actual = param.function(*param.input, **(param.attrs or {})) np.testing.assert_allclose( actual if isinstance(actual, list) else [actual], param.output, rtol=rtol or self.rtol, atol=atol or self.atol, ) def run_onnx_test( self, function: onnxscript.OnnxFunction, rtol: Optional[float] = None, atol: Optional[float] = None, skip_eager_test: bool = False, skip_test_names: Optional[Collection[str]] = None, **attrs: Any, ) -> None: """Run ONNX test cases with an onnxscript.OnnxFunction. The function should have test cases in ONNX repo. For example: in onnx/test/case/node. Test case models and data are used to do converter and eager mode test. Args: function: the function to be tested. rtol: relative tolerance. Defaults to None. atol: absolute tolerance. Defaults to None. skip_eager_test: not to run eager test if True. skip_test_names: to skip these tests. attrs: default attributes of the function node. """ if skip_test_names is None: skip_test_names = set() else: skip_test_names = set(skip_test_names) cases = self._filter_test_case_by_op_type(function.function_ir.name) for case in cases: if len(case.model.graph.node) != 1: raise ValueError( "run_onnx_test only \ tests models with one operator node." ) if case.name not in skip_test_names: test_case_attrs = { a.name: onnx.helper.get_attribute_value(a) for a in case.model.graph.node[0].attribute } test_case_attrs = {**attrs, **test_case_attrs} for ds in case.data_sets: param = FunctionTestParams(function, ds[0], ds[1], attrs=test_case_attrs) self.run_converter_test(param, case.model) if not skip_eager_test: self.run_eager_test(param, rtol=rtol, atol=atol) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/common/testutils.py000066400000000000000000000075551475371071500234340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import functools import os import pathlib import unittest import numpy as np import onnx import onnxruntime import torch from onnxscript import optimizer from onnxscript._legacy_ir import visitor from onnxscript.rewriter import onnxruntime as ort_rewriter from onnxscript.utils import evaluation_utils class TestBase(unittest.TestCase): """The base class for testing ONNX Script functions for internal use.""" def validate(self, fn): """Validate script function translation.""" return fn.to_function_proto() def skip_if_no_cuda(reason: str): def skip_dec(func): @functools.wraps(func) def wrapper(self, *args, **kwargs): if not torch.cuda.is_available() or not onnxruntime.get_device() == "GPU": raise unittest.SkipTest(f"GPU is not available. {reason}") return func(self, *args, **kwargs) return wrapper return skip_dec class OpTypeAnalysisVisitor(visitor.ProtoVisitorCore): def __init__(self): super().__init__() self.op_types = set() def visit_model(self, model: onnx.ModelProto): self.op_types = set() super().visit_model(model) def process_node(self, node: onnx.NodeProto): self.op_types.add((node.domain, node.op_type, getattr(node, "overload", ""))) return super().process_node(node) def test_onnxruntime_rewrite( model_basename: str, model_count: int, expected_optypes: set[tuple[str, str, str]], rtol: float = 1e-2, atol: float = 1e-2, ): dir_path = pathlib.Path(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))) unittest_root_dir = dir_path.parent.parent / "testdata" / "unittest_models" for model_index in range(model_count): model_name = f"{model_basename}_{model_index}" model_dir = unittest_root_dir / f"{model_name}" model_path = model_dir / f"{model_name}.onnx" model = onnx.load(model_path) # TODO: Parity issue with randomly generated data. Need investigation. # inputs = generate_random_input(model) inputs, expected_outputs = evaluation_utils.load_test_data( model_dir, [i.name for i in model.graph.input] ) optimized = optimizer.optimize( model, onnx_shape_inference=False, num_iterations=2, ) rewritten = ort_rewriter.rewrite(optimized) # NOTE: uncomment this to save the optimized model. # onnx.save(rewritten, model_dir / f"{model_name}_opt.onnx") # Check expected operator is found. optype_analysis = OpTypeAnalysisVisitor() optype_analysis.visit_model(rewritten) for domain, op_type, overload in expected_optypes: if (domain, op_type, overload) not in optype_analysis.op_types: raise AssertionError( f"Expected op type {domain}:{op_type}:{overload} not found in rewritten model." ) # Run baseline model providers = ["CUDAExecutionProvider"] # Run optimized model optimized_session = onnxruntime.InferenceSession( rewritten.SerializeToString(), providers=providers ) optimized_outputs = optimized_session.run(None, inputs) for i, (baseline_output, optimized_output) in enumerate( zip(expected_outputs, optimized_outputs) ): try: np.testing.assert_equal(baseline_output.shape, optimized_output.shape) np.testing.assert_allclose( baseline_output, optimized_output, rtol=rtol, atol=atol ) except AssertionError as e: print( f"Failed for model {model_name} and output {i} with rtol={rtol} and atol={atol}\n{e}" ) raise microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/eager_mode_test.py000066400000000000000000000065131475371071500232230ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np import parameterized import onnxscript import onnxscript.evaluator import onnxscript.tensor from onnxscript import opset17 as op from onnxscript import script @parameterized.parameterized_class( ( "name", "evaluator", ), [ ( "reference_runtime", onnxscript.evaluator.OnnxReferenceRuntimeEvaluator(), ), ( "onnxruntime", onnxscript.evaluator.ORTEvaluator(), ), ], ) class EagerModeTest(unittest.TestCase): evaluator: onnxscript.evaluator.Evaluator def setUp(self): self.default_evaluator = onnxscript.evaluator.default() onnxscript.evaluator.set_default(self.evaluator) def tearDown(self): onnxscript.evaluator.set_default(self.default_evaluator) def test_sequence_input(self): @script() def Concat(seq): return op.ConcatFromSequence(seq, axis=0) np_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32) output1 = Concat([np_array, np_array]) self.assertIsInstance(output1, np.ndarray) os_tensor = onnxscript.tensor.Tensor(np_array) output2 = Concat([os_tensor, os_tensor]) self.assertIsInstance(output2, onnxscript.tensor.Tensor) @script() def add_with_alpha(this, other, alpha: float = 1.0): alpha = op.CastLike(alpha, other) other = op.Mul(other, alpha) return op.Add(this, other) @parameterized.parameterized_class( ( "name", "evaluator", ), [ ( "reference_runtime", onnxscript.evaluator.OnnxReferenceRuntimeEvaluator(), ), ( "onnxruntime", onnxscript.evaluator.ORTEvaluator(), ), ], ) class TestEagerModeArguments(unittest.TestCase): evaluator: onnxscript.evaluator.Evaluator def setUp(self): self.default_evaluator = onnxscript.evaluator.default() onnxscript.evaluator.set_default(self.evaluator) def tearDown(self): onnxscript.evaluator.set_default(self.default_evaluator) def test_op_some_input_by_kwargs(self): self.assertEqual(op.Add(1, B=2), 3) def test_op_all_input_by_kwargs(self): self.assertEqual(op.Add(A=1, B=2), 3) def test_op_attribute_by_positional_args(self): data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=np.int32) axes = np.array([0], dtype=np.int64) self.assertEqual(op.ReduceSum(data, axes, keepdims=True), 21) def test_op_input_and_attribute_by_kwargs_out_of_order(self): data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=np.int32) axes = np.array([0], dtype=np.int64) self.assertEqual(op.ReduceSum(keepdims=True, axes=axes, data=data), 21) def test_function_some_input_by_kwargs(self): self.assertEqual(add_with_alpha(1.0, other=2.0), 3.0) def test_function_all_input_by_kwargs(self): self.assertEqual(add_with_alpha(this=1.0, other=2.0), 3.0) def test_function_attribute_by_positional_args(self): self.assertEqual(add_with_alpha(1.0, 2.0, 3.0), 7.0) def test_function_input_and_attribute_by_kwargs_out_of_order(self): self.assertEqual(add_with_alpha(alpha=3.0, other=2.0, this=1.0), 7.0) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/eager_test.py000066400000000000000000000340071475371071500222160ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import itertools import unittest import numpy as np import parameterized import torch from tests.common import onnx_script_test_case from tests.models import signal_dft def _fft(x, fft_length, axis=-1): ft = np.fft.fft(x, fft_length[0], axis=axis) r = np.real(ft) i = np.imag(ft) merged = np.vstack([r[np.newaxis, ...], i[np.newaxis, ...]]) perm = np.arange(len(merged.shape)) perm[:-1] = perm[1:] perm[-1] = 0 tr = np.transpose(merged, list(perm)) if tr.shape[-1] != 2: raise AssertionError( f"Unexpected shape {tr.shape}, x.shape={x.shape} fft_length={fft_length}." ) return tr def _cifft(x, fft_length, axis=-1): slices = [slice(0, x) for x in x.shape] slices[-1] = slice(0, x.shape[-1], 2) real = x[tuple(slices)] slices[-1] = slice(1, x.shape[-1], 2) imag = x[tuple(slices)] c = np.squeeze(real + 1j * imag, -1) return _ifft(c, fft_length, axis=axis) def _ifft(x, fft_length, axis=-1): ft = np.fft.ifft(x, fft_length[0], axis=axis) r = np.real(ft) i = np.imag(ft) merged = np.vstack([r[np.newaxis, ...], i[np.newaxis, ...]]) perm = np.arange(len(merged.shape)) perm[:-1] = perm[1:] perm[-1] = 0 tr = np.transpose(merged, list(perm)) if tr.shape[-1] != 2: raise AssertionError( f"Unexpected shape {tr.shape}, x.shape={x.shape} fft_length={fft_length}." ) return tr def _cfft(x, fft_length, axis=-1): slices = [slice(0, x) for x in x.shape] slices[-1] = slice(0, x.shape[-1], 2) real = x[tuple(slices)] slices[-1] = slice(1, x.shape[-1], 2) imag = x[tuple(slices)] c = np.squeeze(real + 1j * imag, -1) return _fft(c, fft_length, axis=axis) def _complex2float(c): real = np.real(c) imag = np.imag(c) x = np.vstack([real[np.newaxis, ...], imag[np.newaxis, ...]]) perm = list(range(len(x.shape))) perm[:-1] = perm[1:] perm[-1] = 0 return np.transpose(x, perm) def _stft( x, fft_length, window, axis=-1, # pylint: disable=unused-argument center=False, onesided=False, hop_length=None, ): ft = torch.stft( torch.from_numpy(x), n_fft=fft_length, hop_length=hop_length, win_length=fft_length, window=torch.from_numpy(window), center=center, onesided=onesided, return_complex=True, ) r = np.real(ft) i = np.imag(ft) merged = np.vstack([r[np.newaxis, ...], i[np.newaxis, ...]]) perm = np.arange(len(merged.shape)) perm[:-1] = perm[1:] perm[-1] = 0 tr = np.transpose(merged, list(perm)) if tr.shape[-1] != 2: raise AssertionError( f"Unexpected shape {tr.shape}, x.shape={x.shape} " f"fft_length={fft_length}, window={window}." ) return ft.numpy(), tr.astype(np.float32) class TestOnnxSignal(onnx_script_test_case.OnnxScriptTestCase): @parameterized.parameterized.expand( itertools.product( [False, True], [ np.arange(5).astype(np.float32), np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)), np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)), np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)), ], [4, 5, 6], ) ) def test_dft_rfft_last_axis(self, onesided: bool, x_: np.ndarray, s: int): x = x_[..., np.newaxis] le = np.array([s], dtype=np.int64) expected = _fft(x_, le) if onesided: slices = [slice(0, a) for a in expected.shape] slices[-2] = slice(0, expected.shape[-2] // 2 + expected.shape[-2] % 2) expected = expected[tuple(slices)] case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft_last_axis, [x, le, True], [expected] ) else: case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft_last_axis, [x, le], [expected] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) def test_dft_cfft_last_axis(self): xs = [ np.arange(5).astype(np.float32), np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)), np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)), np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)), ] ys = [ np.arange(5).astype(np.float32) / 10, np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)) / 10, np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)) / 10, np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)) / 10, ] cs = [x + 1j * y for x, y in zip(xs, ys)] for c in cs: x = _complex2float(c) for s in (4, 5, 6): le = np.array([s], dtype=np.int64) we = np.array([1] * le[0], dtype=np.float32) expected1 = _fft(c, le) expected2 = _cfft(x, le) np.testing.assert_allclose(expected1, expected2) with self.subTest( c_shape=c.shape, le=list(le), expected_shape=expected1.shape, weights=we, ): case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft_last_axis, [x, le, False], [expected1] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) @parameterized.parameterized.expand( itertools.product( [ np.arange(5).astype(np.float32), np.arange(10).astype(np.float32).reshape((2, -1)), np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)), np.arange(36).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)), ], [4, 5, 6], ) ) def test_dft_rfft(self, x_, s: int): x = x_[..., np.newaxis] le = np.array([s], dtype=np.int64) for ax in range(len(x_.shape)): expected = _fft(x_, le, axis=ax) nax = np.array([ax], dtype=np.int64) with self.subTest( x_shape=x.shape, le=list(le), ax=ax, expected_shape=expected.shape, ): case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft, [x, le, nax], [expected] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) @parameterized.parameterized.expand( [ (np.arange(5).astype(np.float32), np.arange(5).astype(np.float32) / 10), ( np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)), np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)) / 10, ), ( np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)), np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)) / 10, ), ( np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)), np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)) / 10, ), ] ) def test_dft_cfft(self, x, y): c = x + 1j * y x = _complex2float(c) for s in (4, 5, 6): le = np.array([s], dtype=np.int64) for ax in range(len(c.shape)): nax = np.array([ax], dtype=np.int64) expected1 = _fft(c, le, axis=ax) expected2 = _cfft(x, le, axis=ax) np.testing.assert_allclose(expected1, expected2) with self.subTest( c_shape=c.shape, le=list(le), ax=ax, expected_shape=expected1.shape, ): case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft, [x, le, nax, False], [expected1] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) @parameterized.parameterized.expand( [ (np.arange(5).astype(np.float32),), (np.arange(10).astype(np.float32).reshape((2, -1)),), (np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)),), (np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)),), ] ) def test_dft_rifft(self, x_): x = x_[..., np.newaxis] for s in (4, 5, 6): le = np.array([s], dtype=np.int64) for ax in range(len(x_.shape)): expected = _ifft(x_, le, axis=ax) nax = np.array([ax], dtype=np.int64) with self.subTest( x_shape=x.shape, le=list(le), ax=str(ax), expected_shape=expected.shape, ): case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft, [x, le, nax, True], [expected] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) @parameterized.parameterized.expand( [ (np.arange(5).astype(np.float32), np.arange(5).astype(np.float32) / 10), ( np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)), np.arange(5).astype(np.float32).reshape((1, -1)) / 10, ), ( np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)), np.arange(30).astype(np.float32).reshape((2, 3, -1)) / 10, ), ( np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)), np.arange(60).astype(np.float32).reshape((2, 3, 2, -1)) / 10, ), ] ) def test_dft_cifft(self, x, y): c = x + 1j * y x = _complex2float(c) for s in (4, 5, 6): le = np.array([s], dtype=np.int64) for ax in range(len(c.shape)): nax = np.array([ax], dtype=np.int64) expected1 = _ifft(c, le, axis=ax) expected2 = _cifft(x, le, axis=ax) np.testing.assert_allclose(expected1, expected2) with self.subTest( c_shape=c.shape, le=list(le), ax=str(ax), expected_shape=expected1.shape, ): case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.dft, [x, le, nax, True], [expected1] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) def test_hann_window(self): le = np.array([5], dtype=np.int64) expected = (np.sin((np.arange(5) * np.pi) / 4) ** 2).astype(np.float32) case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.hann_window, [le], [expected] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) def test_hamming_window(self): le = np.array([5], dtype=np.int64) alpha = np.array([0.54], dtype=np.float32) beta = np.array([0.46], dtype=np.float32) expected = alpha - np.cos(np.arange(5) * np.pi * 2 / 4) * beta case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.hamming_window, [le, alpha, beta], [expected] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) def test_blackman_window(self): le = np.array([5], dtype=np.int64) expected = ( np.array([0.42]) - np.cos(np.arange(5) * np.pi * 2 / 4) * 0.5 + np.cos(np.arange(5) * np.pi * 4 / 4) * 0.08 ) case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.blackman_window, [le], [expected] ) self.run_eager_test(case, rtol=1e-4, atol=1e-4) @parameterized.parameterized.expand( [ ("hp2", np.arange(24).astype(np.float32).reshape((3, 8)), 6, 2, 2), ("bug", np.arange(24).astype(np.float32).reshape((3, 8)), 6, 3, 1), ("A0", np.arange(5).astype(np.float32), 5, 1, 1), ("A1", np.arange(5).astype(np.float32), 4, 2, 1), ("A2", np.arange(5).astype(np.float32), 6, 1, 1), ("B0", np.arange(10).astype(np.float32).reshape((2, -1)), 5, 1, 1), ("B1", np.arange(10).astype(np.float32).reshape((2, -1)), 4, 2, 1), ("B2", np.arange(10).astype(np.float32).reshape((2, -1)), 6, 1, 1), ("C0", np.arange(30).astype(np.float32).reshape((6, -1)), 5, 1, 1), ("C1", np.arange(30).astype(np.float32).reshape((6, -1)), 4, 2, 1), ("C2", np.arange(30).astype(np.float32).reshape((6, -1)), 6, 1, 1), ("D0", np.arange(60).astype(np.float32).reshape((6, -1)), 5, 6, 1), ("D1", np.arange(60).astype(np.float32).reshape((6, -1)), 4, 7, 1), ("D2", np.arange(60).astype(np.float32).reshape((6, -1)), 6, 5, 1), ] ) def test_dft_rstft(self, name: str, x_: np.ndarray, s: int, fs: int, hp: int): x = x_[..., np.newaxis] le = np.array([s], dtype=np.int64) fsv = np.array([fs], dtype=np.int64) hpv = np.array([hp], dtype=np.int64) window = signal_dft.blackman_window(le) window[:] = (np.arange(window.shape[0]) + 1).astype(window.dtype) try: _, expected = _stft(x_, le[0], window=window, hop_length=hpv[0]) except RuntimeError: self.skipTest("Unable to validate with torch.") info = dict( name=name, x_shape=x.shape, le=list(le), hp=hp, fs=fs, expected_shape=expected.shape, window_shape=window.shape, ) # stft # x, fft_length, hop_length, n_frames, window, onesided=False case = onnx_script_test_case.FunctionTestParams( signal_dft.stft, [x, le, hpv, fsv, window], [expected] ) try: self.run_eager_test(case, rtol=1e-3, atol=1e-3) except AssertionError as e: raise AssertionError(f"Issue with {info!r}.") from e if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/external_tensor_test.py000066400000000000000000000026061475371071500243470ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import os import tempfile import unittest import numpy as np import onnx from onnxscript import proto2python, script from onnxscript.onnx_opset import opset17 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT class TestConverter(unittest.TestCase): def test_external_tensor(self): weight = np.random.rand(1024, 10).astype(np.float32) bias = np.random.rand(10).astype(np.float32) @script() def TestFun(X: FLOAT[1024]) -> FLOAT[1024]: return op.MatMul(X, weight) + bias model = TestFun.to_model_proto() with tempfile.TemporaryDirectory() as dir: # Convert model to use external-tensors and save modelfile = os.path.join(dir, "model.onnx") onnx.save_model( model, modelfile, save_as_external_data=True, all_tensors_to_one_file=False, size_threshold=32, convert_attribute=True, ) # Convert model to python: pymodel = proto2python(model) self.assertIn( "external_tensor('weight', 1, [1024, 10], 'weight', length=40960)", pymodel ) self.assertIn("external_tensor('bias', 1, [10], 'bias', length=40)", pymodel) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/000077500000000000000000000000001475371071500223545ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/__init__.py000066400000000000000000000000011475371071500244540ustar00rootroot00000000000000 microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/000077500000000000000000000000001475371071500243215ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/README.md000066400000000000000000000106241475371071500256030ustar00rootroot00000000000000# Test op correctness by comparing with PyTorch results using OpInfo `OpInfo` is PyTorch's standard mechanism for composing test data for operators. Read more about them on https://github.com/pytorch/pytorch/blob/ce4a097bf769d753712a1fd969b446c59e29d8b9/torch/testing/_internal/opinfo/core.py#L362. ## Usage ```bash # All python -m pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py # To run tests on a specific operator (e.g. torch.ceil): python -m pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k ceil # To run tests on a nn operator (e.g. nn.functional.scaled_dot_product_attention): python -m pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k nn_functional_scaled_dot_product_attention ``` ### Environment variables 1. Set environment variable `CATCH_ORT_SEGFAULT=1` to catch segmentation faults in onnxruntime by running the inference sessions in a separate process. 2. Set `CREATE_REPRODUCTION_REPORT=1` to create markdown files for reproduction of errors. E.g. ```bash CREATE_REPRODUCTION_REPORT=1 python -m pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k div_mode_int ``` ## How to add a new operator test See _usage_ in [`ops_test_data.py`](./ops_test_data.py) ## How to add custom OpInfo tests Sometimes, there is no existing OpInfo that fits our need to test an operator. You want to create a custom OpInfo for it. Follow the steps below to create new OpInfo tests: 1. Use the implementation for `ops.aten.slice_scatter` as a reference (https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e67335101e4a06b8cc98cb4129935a9af5062c77/tests/function_libs/torch_lib/extra_opinfo.py#L2412-L2418) to declare an OpInfo in [`extra_opinfo.py`](./extra_opinfo.py) ```py opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.slice_scatter", aten_name="slice_scatter", dtypes=common_dtype.all_types_and(torch.bfloat16, torch.half, torch.bool), sample_inputs_func=sample_inputs_slice_scatter, supports_out=False, ), ``` - The first argument should be the operator name under the `torch.ops` namespace. For example, if you want to test the `prims.var` op, then put `"ops.prims.var"`. It should almost always start with `ops.`. - Follow existing examples to specify the `dtypes` you want to test the op on. - Specify `op=` if the target operator is not the same as the OpInfo name (first arg). For example https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e67335101e4a06b8cc98cb4129935a9af5062c77/tests/function_libs/torch_lib/extra_opinfo.py#L2065-L2068. ```py opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.bernoulli.p_deterministic", op=torch.ops.aten.bernoulli.p, ``` The op is `torch.ops.aten.bernoulli.p`, which is different from the name `ops.aten.bernoulli.p_deterministic`. OpInfo names need to be globally unique in a test suite. When `op` is not specified, it will look for the op in `torch.` using its name. 2. Implement the `sample_inputs_func`. (Ref: https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e67335101e4a06b8cc98cb4129935a9af5062c77/tests/function_libs/torch_lib/extra_opinfo.py#L1242-L1268) 1. Copy the function and decide what the input shapes should be. Use `make_arg` to generate a torch.Tensor. Alternatively you could also use `torch.tensor` to generate the tensor yourself. Be sure to double check the dtype and device. Finally yield each test cases with ```py yield opinfo_core.SampleInput(input, args=(...), kwargs={...}) ``` `input` is the first arg. The rest of the args are in `args`. 3. Enable the test case in [`ops_test_data.py`](./ops_test_data.py) 1. Add a `TorchLibOpInfo` entry to the `TESTED_TORCHLIB_OPS` list. (For example https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e67335101e4a06b8cc98cb4129935a9af5062c77/tests/function_libs/torch_lib/ops_test_data.py#L2116) ```py TorchLibOpInfo("ops.aten.slice_scatter", core_ops.aten_slice_scatter) ``` You can additionally specify dtype tolerance (https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e67335101e4a06b8cc98cb4129935a9af5062c77/tests/function_libs/torch_lib/ops_test_data.py#L539) or conditional skips (https://github.com/microsoft/onnxscript/blob/e67335101e4a06b8cc98cb4129935a9af5062c77/tests/function_libs/torch_lib/ops_test_data.py#L586-L590). Now that the test is added, you may run the test like mentioned above. Set `CREATE_REPRODUCTION_REPORT=1` to get markdown reports and view failing input combinations should any test case fails. microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/__init__.py000066400000000000000000000000011475371071500264210ustar00rootroot00000000000000 microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/error_reproduction.py000066400000000000000000000140541475371071500306250ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import difflib import pathlib import platform import sys import time import traceback from typing import Any, Mapping import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort import torch _REPRODUCTION_TEMPLATE = '''\ import google.protobuf.text_format import numpy as np from numpy import array, float16, float32, float64, int32, int64 import onnx import onnxruntime as ort # Run n times N = 1 onnx_model_text = """ {onnx_model_text} """ ort_inputs = {ort_inputs} # Set up the inference session session_options = ort.SessionOptions() session_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_DISABLE_ALL onnx_model = onnx.ModelProto() google.protobuf.text_format.Parse(onnx_model_text, onnx_model) # Uncomment this line to save the model to a file for examination # onnx.save_model(onnx_model, "{short_test_name}.onnx") onnx.checker.check_model(onnx_model) session = ort.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString(), session_options, providers=("CPUExecutionProvider",)) # Run the model for _ in range(N): ort_outputs = session.run(None, ort_inputs) ''' _ISSUE_MARKDOWN_TEMPLATE = """ ### Summary ONNX Runtime raises `{error_text}` when executing test `{test_name}` in ONNX Script `TorchLib`. To recreate this report, use ```bash CREATE_REPRODUCTION_REPORT=1 python -m pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k {short_test_name} ``` ### To reproduce ```python {reproduction_code} ``` ### Full error stack ``` {error_stack} ``` ### The ONNX model text for visualization ``` {onnx_model_textual_representation} ``` ### Environment ``` {sys_info} ``` """ _MISMATCH_MARKDOWN_TEMPLATE = """\ ### Summary The output of ONNX Runtime does not match that of PyTorch when executing test `{test_name}`, `sample {sample_num}` in ONNX Script `TorchLib`. To recreate this report, use ```bash CREATE_REPRODUCTION_REPORT=1 python -m pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k {short_test_name} ``` ### Inputs Shapes: `{input_shapes}`
    Details

    ```python kwargs = {kwargs} inputs = {inputs} ```

    ### Expected output Shape: `{expected_shape}`
    Details

    ```python expected = {expected} ```

    ### Actual output Shape: `{actual_shape}`
    Details

    ```python actual = {actual} ```

    ### Difference
    Details

    ```diff {diff} ```

    ### Full error stack ``` {error_stack} ``` """ def create_reproduction_report( test_name: str, onnx_model: onnx.ModelProto, ort_inputs: Mapping[str, Any], error: Exception, ) -> None: # NOTE: We choose to embed the ONNX model as a string in the report instead of # saving it to a file because it is easier to share the report with others. onnx_model_text = str(onnx_model) with np.printoptions(threshold=sys.maxsize): ort_inputs = dict(ort_inputs.items()) input_text = str(ort_inputs) error_text = str(error) error_stack = error_text + "\n" + "".join(traceback.format_tb(error.__traceback__)) sys_info = f"""\ OS: {platform.platform()} Python version: {sys.version} onnx=={onnx.__version__} onnxruntime=={ort.__version__} numpy=={np.__version__} torch=={torch.__version__}""" short_test_name = test_name.split(".")[-1] reproduction_code = _REPRODUCTION_TEMPLATE.format( onnx_model_text=onnx_model_text, ort_inputs=input_text, short_test_name=short_test_name, ) onnx_model_textual_representation = onnx.printer.to_text(onnx_model) markdown = _ISSUE_MARKDOWN_TEMPLATE.format( error_text=error_text, test_name=test_name, short_test_name=short_test_name, reproduction_code=reproduction_code, error_stack=error_stack, sys_info=sys_info, onnx_model_textual_representation=onnx_model_textual_representation, ) # Turn test name into a valid file name markdown_file_name = f"{short_test_name.replace('/', '-').replace(':', '-')}-{str(time.time()).replace('.', '_')}.md" markdown_file_path = save_error_report(markdown_file_name, markdown) print(f"Created reproduction report at {markdown_file_path}") def create_mismatch_report( test_name: str, sample_num: int, inputs, kwargs, actual, expected, error: Exception, ) -> None: torch.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) error_text = str(error) error_stack = error_text + "\n" + "".join(traceback.format_tb(error.__traceback__)) short_test_name = test_name.split(".")[-1] diff = difflib.unified_diff( str(actual).splitlines(), str(expected).splitlines(), fromfile="actual", tofile="expected", lineterm="", ) input_shapes = repr( [ f"Tensor<{inp.shape}, dtype={inp.dtype}>" if isinstance(inp, torch.Tensor) else inp for inp in inputs ] ) markdown = _MISMATCH_MARKDOWN_TEMPLATE.format( test_name=test_name, short_test_name=short_test_name, sample_num=sample_num, input_shapes=input_shapes, inputs=inputs, kwargs=kwargs, expected=expected, expected_shape=expected.shape if isinstance(expected, torch.Tensor) else None, actual=actual, actual_shape=actual.shape if isinstance(actual, torch.Tensor) else None, diff="\n".join(diff), error_stack=error_stack, ) markdown_file_name = f"mismatch-{short_test_name.replace('/', '-').replace(':', '-')}-{str(time.time()).replace('.', '_')}.md" markdown_file_path = save_error_report(markdown_file_name, markdown) print(f"Created reproduction report at {markdown_file_path}") def save_error_report(file_name: str, text: str): reports_dir = pathlib.Path("error_reports") reports_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) file_path = reports_dir / file_name with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(text) return file_path microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/extra_opinfo.py000066400000000000000000002506111475371071500273750ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ Test data for aten operators which don't exist in PyTorch file: pytorch/torch/testing/_internal/common_methods_invocations.py. """ import functools import itertools from typing import Any, List import torch import torchvision from torch import testing as torch_testing from torch.testing._internal import ( common_device_type, common_dtype, common_methods_invocations, ) from torch.testing._internal.opinfo import core as opinfo_core S = 5 M = 10 def sample_inputs_scalar_tensor(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs del device del requires_grad # Not including a scalar tensor in vals because meta tests start failing due to # lack of meta support for _local_scalar_dense # torch.tensor(2, device=device) vals = (-5j, 0j, 1j) for item in vals: yield opinfo_core.SampleInput(item, dtype=dtype) def sample_inputs_bernoulli_p(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info shapes = [ [3], [], [3, 2], [2, 3, 2], ] for shape in shapes: for p in (0, 0.5, 1): t = torch_testing.make_tensor( shape, low=0, high=1, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, **kwargs, ) yield opinfo_core.SampleInput(t, args=(p,)) yield opinfo_core.SampleInput(t, kwargs={"p": p}) def sample_inputs_bernoulli_p_deterministic(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info shapes = [ [3], [], [3, 2], [2, 3, 2], ] for shape in shapes: for p in (0, 1): t = torch_testing.make_tensor( shape, low=0, high=1, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, **kwargs, ) yield opinfo_core.SampleInput(t, args=(p,)) yield opinfo_core.SampleInput(t, kwargs={"p": p}) def sample_inputs_col2im(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # input_shape, output_size, kernal, dilation, padding, stride cases = ( ( (1, 12, 12), (4, 5), (2, 2), {"dilation": (1, 1), "padding": (0, 0), "stride": (1, 1)}, ), ( (1, 8, 30), (4, 5), (2, 2), {"dilation": (1, 1), "padding": (1, 1), "stride": (1, 1)}, ), ( (1, 8, 9), (4, 4), (2, 2), {"dilation": (1, 1), "padding": (0, 0), "stride": (1, 1)}, ), ( (1, 8, 25), (4, 4), (2, 2), {"dilation": (1, 1), "padding": (1, 1), "stride": (1, 1)}, ), ( (1, 8, 9), (4, 4), (2, 2), {"dilation": (1, 1), "padding": (1, 1), "stride": (2, 2)}, ), ( (1, 9, 4), (4, 4), (3, 3), {"dilation": (1, 1), "padding": (1, 1), "stride": (2, 2)}, ), ( (1, 18, 16), (2, 2), (1, 1), {"dilation": (2, 2), "padding": (3, 3), "stride": (2, 2)}, ), ) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) for shape, output_size, kernel_size, kwargs in cases: tensor = make_arg(shape) yield opinfo_core.SampleInput(tensor, args=(output_size, kernel_size), kwargs=kwargs) def sample_inputs_conv3d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) # Ordered as shapes for input, weight, bias, # and a dict of values of (stride, padding, dilation, groups) cases: tuple[tuple[int, ...], tuple[int, ...], tuple[int, ...], dict[str, Any]] = ( # type: ignore[assignment] ( (1, 3, 3, 224, 224), (32, 3, 3, 3, 3), None, { "stride": (2, 2, 2), "padding": (1, 1, 1), "dilation": (1, 1, 1), "groups": 1, }, ), ( (2, 4, 3, 56, 56), (32, 4, 3, 3, 3), (32,), { "stride": (3, 3, 3), "padding": (2, 2, 2), "dilation": (1, 1, 1), "groups": 1, }, ), ) for input_shape, weight, bias, kwargs in cases: # type: ignore[assignment] # Batched yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), args=(make_arg(weight), make_arg(bias) if bias is not None else bias), kwargs=kwargs, ) # Unbatched yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape[1:]), # type: ignore[index] args=(make_arg(weight), make_arg(bias) if bias is not None else bias), kwargs=kwargs, ) def sample_inputs_convolution(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) # Ordered as shapes for input, weight, bias, # and a dict of values of (stride, padding, dilation, groups) cases: tuple[tuple[int, ...], tuple[int, ...], tuple[int, ...], dict[str, Any]] = ( # type: ignore[assignment] ( (1, 3, 4), (3, 3, 3), (3,), { "stride": (2,), "padding": (2,), "dilation": (1,), "transposed": False, "output_padding": (0,), "groups": 1, }, ), ( (1, 3, 4), (3, 3, 3), None, { "stride": (2,), "padding": (2,), "dilation": (1,), "transposed": True, "output_padding": (0,), "groups": 1, }, ), ( (1, 3, 224, 224), (32, 3, 3, 3), None, { "stride": (2, 2), "padding": (1, 1), "dilation": (1, 1), "transposed": False, "output_padding": (0, 0), "groups": 1, }, ), ( (1, 3, 3, 224, 224), (32, 3, 3, 3, 3), (32,), { "stride": (2, 2, 2), "padding": (1, 1, 1), "dilation": (1, 1, 1), "transposed": False, "output_padding": (0, 0, 0), "groups": 1, }, ), # FIXME(jiz): Uncomment out these test data once # torch 2.0 is released. # ( # (1, 3, 224, 224, 224), # (32, 3, 3, 3, 3), # (32,), # { # "stride": (2, 2, 2), # "padding": (1, 1, 1), # "dilation": (1, 1, 1), # "transposed": False, # "output_padding": (0, 0, 0), # "groups": 1, # }, # ), ( (2, 4, 6, 6), (4, 1, 3, 3), (4,), { "stride": (3, 2), "padding": (1, 1), "dilation": (1, 1), "transposed": True, "output_padding": (0, 0), "groups": 4, }, ), ) for input_shape, weight, bias, kwargs in cases: # type: ignore[assignment] yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), args=(make_arg(weight), make_arg(bias) if bias is not None else bias), kwargs=kwargs, ) def sample_inputs_embedding_renorm(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs def make_input(shape): return common_methods_invocations.make_tensor( shape, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) def make_long_input(shape, *, low, high, noncontiguous=False): return common_methods_invocations.make_tensor( shape, device=device, dtype=torch.long, low=low, high=high, noncontiguous=noncontiguous, ) for max_norm in (0.5, 1.0, 5.0): for norm_type in (0.8, 1.0, 2.0, 2.5): idx = make_long_input((6,), low=0, high=S) weights = make_input((S, S)) * 2 yield common_methods_invocations.SampleInput( weights, args=(idx,), kwargs={"max_norm": max_norm, "norm_type": norm_type}, ) def sample_inputs_embedding_bag(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs def make_input(shape): return common_methods_invocations.make_tensor( shape, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) def make_long_input(shape, *, low, high, noncontiguous=False): return common_methods_invocations.make_tensor( shape, device=device, dtype=torch.long, low=low, high=high, noncontiguous=noncontiguous, ) def make_per_sample_weight(flag, idx): # a tensor of float / double weights, or None # to indicate all weights should be taken to be 1 if flag: return make_input(idx.reshape(-1).shape) return None offsets = [ torch.tensor([0, 2, 3], device=device, dtype=torch.long), torch.tensor([0, 0, 2], device=device, dtype=torch.long), torch.tensor([0, 2, 2, 4], device=device, dtype=torch.long), ] for offset in offsets: for include_last_offset in (True, False): for generate_per_sample_weight in (True, False): for mode in ( 0, 1, 2, ): # ('sum', 'mean', 'max') # per_sample_weights only support mode='sum' if generate_per_sample_weight and mode in (1, 2): # ('mean', 'max'): continue # 1-D index tensor indices = make_long_input((S,), low=0, high=M) per_sample_weights = make_per_sample_weight( generate_per_sample_weight, indices ) # 0 yield common_methods_invocations.SampleInput( make_input((M, S)), args=(indices,), kwargs={ "offsets": offset, "mode": mode, "per_sample_weights": per_sample_weights, "include_last_offset": include_last_offset, }, ) indices = make_long_input((S,), low=0, high=M, noncontiguous=True) per_sample_weights = make_per_sample_weight( generate_per_sample_weight, indices ) # 1 yield common_methods_invocations.SampleInput( make_input((M, S)), args=(indices,), kwargs={ "offsets": offset, "mode": mode, "per_sample_weights": per_sample_weights, "include_last_offset": include_last_offset, }, ) if mode != 2: # "max" mode in 2-D index tensor make aten func crash # 2-D index tensor indices = make_long_input((S, S), low=0, high=M) per_sample_weights = make_per_sample_weight( generate_per_sample_weight, indices ) # 2 yield common_methods_invocations.SampleInput( make_input((M, S)), args=(indices,), kwargs={ "offsets": offset, "mode": mode, "per_sample_weights": per_sample_weights, "include_last_offset": include_last_offset, }, ) indices = make_long_input((S, S), low=0, high=M, noncontiguous=True) per_sample_weights = make_per_sample_weight( generate_per_sample_weight, indices ) # 3 yield common_methods_invocations.SampleInput( make_input((M, S)), args=(indices,), kwargs={ "offsets": offset, "mode": mode, "per_sample_weights": per_sample_weights, "include_last_offset": include_last_offset, }, ) def sample_inputs_embedding_bag_padding_idx(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs def make_input(shape): return common_methods_invocations.make_tensor( shape, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) def make_long_input(shape, *, low, high, noncontiguous=False): return common_methods_invocations.make_tensor( shape, device=device, dtype=torch.long, low=low, high=high, noncontiguous=noncontiguous, ) def make_per_sample_weight(flag, idx): # a tensor of float / double weights, or None # to indicate all weights should be taken to be 1 if flag: return make_input(idx.reshape(-1).shape) return None offsets = [ torch.tensor([0, 2, 3], device=device, dtype=torch.long), # Below case not work for FullGraph mode, guess due to op.While() bug: # when the initial condition is False, it still excute the loop body once. # torch.tensor([0, 0, 2], device=device, dtype=torch.long), # torch.tensor([0, 2, 2, 4], device=device, dtype=torch.long), ] for offset in offsets: for include_last_offset in (True, False): for generate_per_sample_weight in (True, False): for mode in ( 0, 1, 2, ): # ('sum', 'mean', 'max') # per_sample_weights only support mode='sum' if generate_per_sample_weight and mode in (1, 2): # ('mean', 'max'): continue for padding_idx in (-1, 0, 1, 2, 3): # 1-D index tensor indices = make_long_input((S,), low=0, high=M) per_sample_weights = make_per_sample_weight( generate_per_sample_weight, indices ) # 0 yield common_methods_invocations.SampleInput( make_input((M, S)), args=(indices,), kwargs={ "offsets": offset, "scale_grad_by_freq": False, "mode": mode, "sparse": False, "per_sample_weights": per_sample_weights, "include_last_offset": include_last_offset, "padding_idx": padding_idx, }, ) indices = make_long_input((S,), low=0, high=M, noncontiguous=True) per_sample_weights = make_per_sample_weight( generate_per_sample_weight, indices ) # 1 yield common_methods_invocations.SampleInput( make_input((M, S)), args=(indices,), kwargs={ "offsets": offset, "scale_grad_by_freq": False, "mode": mode, "sparse": False, "per_sample_weights": per_sample_weights, "include_last_offset": include_last_offset, "padding_idx": padding_idx, }, ) # if mode != 2: # "max" mode in 2-D index tensor make aten func crash # # 2-D index tensor # indices = make_long_input((S, S), low=0, high=M) # per_sample_weights = make_per_sample_weight( # generate_per_sample_weight, indices # ) # # 2 # yield common_methods_invocations.SampleInput( # make_input((M, S)), # args=(indices,), # kwargs={ # "offsets": offset, # "mode": mode, # "per_sample_weights": per_sample_weights, # "include_last_offset": include_last_offset, # "padding_idx": padding_idx, # }, # ) # indices = make_long_input((S, S), low=0, high=M, noncontiguous=True) # per_sample_weights = make_per_sample_weight( # generate_per_sample_weight, indices # ) # # 3 # yield common_methods_invocations.SampleInput( # make_input((M, S)), # args=(indices,), # kwargs={ # "offsets": offset, # "mode": mode, # "per_sample_weights": per_sample_weights, # "include_last_offset": include_last_offset, # "padding_idx": padding_idx, # }, # ) def sample_inputs__local_scalar_dense(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info shapes = ( (), (1,), (3,), (1, 1), (1, 2), (2, 1), (1, 1, 1), (2, 2, 2), ) for shape in shapes: t = torch_testing.make_tensor( shape, low=0, high=1, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, **kwargs, ) yield opinfo_core.SampleInput(t) def _prepare_data_for_fft_ops(device, dtype, requires_grad=False): # Adapted from https://github.com/pytorch/pytorch/blob/01069ad4be449f376cf88a56d842b8eb50f6e9b6/torch/testing/_internal/opinfo/core.py#L2448C1-L2541C79 is_fp16_or_chalf = dtype in (torch.complex32, torch.half) if not is_fp16_or_chalf: oned_tensor = functools.partial( opinfo_core.make_tensor, (31,), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) nd_tensor = functools.partial( opinfo_core.make_tensor, (S, S + 1, S + 2), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) else: low = None high = None shapes = ((2, 8, 9), (33,)) oned_tensor = functools.partial( opinfo_core.make_tensor, shapes[1], device=device, low=low, high=high, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) nd_tensor = functools.partial( opinfo_core.make_tensor, shapes[0], device=device, low=low, high=high, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) return oned_tensor, nd_tensor def sample_inputs__fft_c2c(self, device, dtype, requires_grad=False, **_): del self # Unused oned_tensor, nd_tensor = _prepare_data_for_fft_ops(device, dtype, requires_grad) for normalization, forward in itertools.product((0, 1, 2), (True, False)): # 1-D yield opinfo_core.SampleInput( oned_tensor(), dim=(0,), normalization=normalization, forward=forward ) # N-D for dim in [ (0,), (1,), (2,), (1, 2), (0, 1), (0, 1, 2), ]: yield opinfo_core.SampleInput( nd_tensor(), dim=dim, normalization=normalization, forward=forward ) def sample_inputs__fft_r2c(self, device, dtype, requires_grad=False, **_): del self # Unused oned_tensor, nd_tensor = _prepare_data_for_fft_ops(device, dtype, requires_grad) for normalization, one_sided in itertools.product((0, 1, 2), (True, True)): # 1-D yield opinfo_core.SampleInput( oned_tensor(), dim=(0,), normalization=normalization, onesided=one_sided ) # N-D for dim in [ (0,), (1,), (2,), (1, 2), (0, 1), (0, 1, 2), ]: yield opinfo_core.SampleInput( nd_tensor(), dim=dim, normalization=normalization, onesided=one_sided ) def sample_inputs__fft_c2r(self, device, dtype, requires_grad=False, **_): del self # Unused oned_tensor, nd_tensor = _prepare_data_for_fft_ops(device, dtype, requires_grad) for normalization in (0, 1, 2): # 1-D yield opinfo_core.SampleInput( oned_tensor(), dim=(0,), normalization=normalization, last_dim_size=12 ) # N-D for dim in [ (0,), (1,), (2,), (1, 2), (0, 1), (0, 1, 2), ]: yield opinfo_core.SampleInput( nd_tensor(), dim=dim, normalization=normalization, last_dim_size=6 ) def _index_variable_bool(shape, max_indices, device): if not isinstance(shape, tuple): shape = (shape,) index = ( torch.rand(*shape, dtype=torch.double, device=device).mul_(max_indices).floor_().bool() ) return index def sample_inputs_index_bool(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # Unused del kwargs # Unused make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, dtype=dtype, device=device, requires_grad=requires_grad ) s = 5 index_bool = _index_variable_bool(s, s, device=device) index_bool_2d = _index_variable_bool((s, s), s, device=device) index_bool_3d = _index_variable_bool((s, s, s), s, device=device) test_args = [ ([index_bool],), ([None, index_bool],), ([None, None, None, index_bool],), ([index_bool, None],), ([index_bool, None, None],), # Extra index ([None, index_bool, None, index_bool],), ([index_bool, None, index_bool, None],), ([None, index_bool, index_bool, None],), ([index_bool_2d],), ([index_bool_2d, None],), ([index_bool_2d, None, None],), ([None, index_bool_2d],), ([None, None, index_bool_2d],), ([index_bool_3d],), ([index_bool_3d, None],), ([None, index_bool_3d],), ] for args in test_args: yield opinfo_core.SampleInput(make_arg((s, s, s, s)), args=args) def sample_inputs_index(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # Unused del kwargs # Unused make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, dtype=dtype, device=device, requires_grad=requires_grad ) s = 5 index_1d = common_methods_invocations.index_variable(2, s, device=device) index_2d = common_methods_invocations.index_variable((s + 1, 2), s, device=device) index_3d = common_methods_invocations.index_variable((s + 2, s + 1, 2), s, device=device) test_args = [ ([index_1d],), ([None, index_1d],), ([None, None, None, index_1d],), ([index_1d, None],), ([index_1d, None, None],), # Extra index ([None, index_1d, None, index_1d],), ([index_1d, None, index_1d, None],), ([None, index_1d, index_1d, None],), ([index_2d],), ([None, index_2d],), ([None, None, None, index_2d],), ([index_2d, None],), ([index_2d, None, None],), # Extra index ([None, index_2d, None, index_2d],), ([index_2d, None, index_2d, None],), ([None, index_2d, index_2d, None],), ([index_3d],), ([None, index_3d],), ([None, None, None, index_3d],), ([index_3d, None],), ([index_3d, None, None],), # Extra index ([None, index_3d, None, index_3d],), ([index_3d, None, index_3d, None],), ([None, index_3d, index_3d, None],), # Mixed indices ([None, index_3d, index_1d, index_2d],), # All indices are not None ([index_2d, index_3d, index_1d],), ([index_2d, index_3d, index_1d, index_2d],), ] for args in test_args: yield opinfo_core.SampleInput(make_arg((s, s, s, s)), args=args) def sample_inputs_index_put(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs data = torch_testing.make_tensor( (10, 3), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) indices = [torch.arange(8, dtype=torch.int64, device=device).reshape((-1, 4))] values = torch_testing.make_tensor( (2, 4, 3), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) yield opinfo_core.SampleInput(data, indices, values) def sample_inputs_layer_norm(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # unused del kwargs make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) # Ordered as input shape, normalized_shape, eps cases: tuple[tuple[int], tuple[int], float] = ( # type: ignore[assignment] ((1, 2, 3), (1, 2, 3), 0.5), ((2, 2, 3), (2, 3), -0.5), ((1,), (1,), 1e-5), ((1, 2), (2,), 1e-5), ((0, 1), (1,), 1e-5), ) for input_shape, normalized_shape, eps in cases: # type: ignore[misc] # Shape of weight and bias should be the same as normalized_shape weight = make_arg(normalized_shape) # type: ignore[has-type] bias = make_arg(normalized_shape) # type: ignore[has-type] yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), # type: ignore[has-type] args=(normalized_shape, weight, bias, eps), # type: ignore[has-type] ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), # type: ignore[has-type] args=(normalized_shape, None, bias, eps), # type: ignore[has-type] ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), # type: ignore[has-type] args=(normalized_shape, weight, None, eps), # type: ignore[has-type] ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), # type: ignore[has-type] args=(normalized_shape, None, None, eps), # type: ignore[has-type] ) def sample_inputs_like_fns(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del self # Unused inputs = [ ((), {}), ((S, S), {}), ((0, S, 0), {}), ((S,), {}), ((S,), {"dtype": dtype}), # Hard-code some dtypes/devices. We want to test cases where the # (dtype, device) is different from the input's (dtype, device) ((S,), {"dtype": torch.double}), ] for shape, kwargs in inputs: t = torch_testing.make_tensor( shape, dtype=dtype, device=device, low=None, high=None, requires_grad=requires_grad ) yield opinfo_core.SampleInput(t, **kwargs) def sample_inputs__log_softmax( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs, ): del op_info # Unused make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) cases = [ ((S,), (0,)), ((S, S), (0,)), ((S, S), (1,)), ((S, S), (-1,)), ((S, M, S), (2,)), ((S, 0, 0), (-1,)), ] for (shape, dim), half_to_float in itertools.product(cases, (False,)): # NOTE: softmax with half to float conversion is not supported on CPU # So we don't test it here kwargs = dict(half_to_float=half_to_float) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape), args=dim, kwargs=kwargs) def sample_inputs_max_pool_empty_strides(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=False ) # FIXME: (RuntimeError: non-empty 3D or 4D (batch mode) tensor expected for input) params_generator_type_dict = { "ops.aten.max_pool1d": _TestParamsMaxPool1dEmptyStride, "ops.aten.max_pool2d": _TestParamsMaxPool2dEmptyStride, "ops.aten.max_pool3d": _TestParamsMaxPool3dEmptyStride, } params_generator = params_generator_type_dict[op_info.name]() for (shape, memory_format), kwargs in params_generator.gen_input_params(): arg = make_arg(shape).to(memory_format=memory_format).requires_grad_(requires_grad) yield opinfo_core.SampleInput(arg, kwargs=kwargs) def sample_inputs_max_pool1d_with_indices(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=False ) params_generator = ( common_methods_invocations._TestParamsMaxPool1d() # pylint: disable=protected-access ) for (shape, memory_format), kwargs in params_generator.gen_input_params(): arg = make_arg(shape).to(memory_format=memory_format).requires_grad_(requires_grad) yield opinfo_core.SampleInput(arg, kwargs=kwargs) def sample_inputs_max_pool2d_with_indices(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=False ) params_generator = ( common_methods_invocations._TestParamsMaxPool2d() # pylint: disable=protected-access ) for (shape, memory_format), kwargs in params_generator.gen_input_params(): arg = make_arg(shape).to(memory_format=memory_format).requires_grad_(requires_grad) yield opinfo_core.SampleInput(arg, kwargs=kwargs) def sample_inputs_max_pool3d_with_indices(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=False ) params_generator = ( common_methods_invocations._TestParamsMaxPool3d() # pylint: disable=protected-access ) for (shape, memory_format), kwargs in params_generator.gen_input_params(): arg = make_arg(shape).to(memory_format=memory_format).requires_grad_(requires_grad) yield opinfo_core.SampleInput(arg, kwargs=kwargs) def sample_inputs_native_group_norm(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) # Ordered as input shape, C,N,HxW, and kwargs for group and eps cases = ( ((1, 6, 3), (6,), (6,), 1, 6, 3, {"group": 2, "eps": 0.5}), ((2, 6, 3), (6,), (6,), 2, 6, 3, {"group": 3, "eps": -0.5}), ((5, 5, 5), (5,), (5,), 5, 5, 5, {"group": 1, "eps": 1e-5}), ((5, 8, 10), (8,), (8,), 5, 8, 10, {"group": 4, "eps": 1e-5}), ) for input_shape, weight, bias, N, C, HxW, kwargs in cases: # args: running mean, running var, weight and bias should necessarily be of shape: (channels,) channels = input_shape[1] if len(input_shape) > 1 else 0 weight = make_arg(channels) if channels > 0 else None bias = make_arg(channels) if channels > 0 else None yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(input_shape), args=( weight, bias, N, C, HxW, ), kwargs=kwargs, ) def sample_inputs_native_dropout( op_info, device, dtype, requires_grad, *, valid_input_dim=None, **kwargs ): del op_info # Unused del kwargs # Unused make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) if valid_input_dim: cases = ((S,) * i for i in valid_input_dim) else: cases = ((S, S), (S,), ()) # ONNX requires 0 <= p < 1 p_vals = [0.0] training_vals = [True, False] for case, p, training in itertools.product(cases, p_vals, training_vals): yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(case), p=p, train=training) # NOTE: In `_native_batch_norm_legit` tests, it generates two kinds of args: # 1. (input, weight, bias, running_mean, running_var, training, momentum, eps) # 2. (input, weight, bias, training, momentum, eps) # which requires two function signatures to take the inputs, that's why we have # two sample_inputs functions here instead. def sample_inputs__native_batch_norm_legit(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): samples = common_methods_invocations.sample_inputs_batch_norm( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs ) for sample in samples: # torch.native_batch_norm does not support 0 numel tensors # IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) if sample.input.numel() == 0: continue args = sample.args training = sample.kwargs.get("training", True) momentum = sample.kwargs.get("momentum", 0.5) eps = sample.kwargs.get("eps", 1e-5) if args[0] is not None and args[1] is not None: yield opinfo_core.SampleInput( sample.input, args=(args[2], args[3], args[0], args[1]), kwargs={"training": training, "momentum": momentum, "eps": eps}, ) def sample_inputs__native_batch_norm_legit_no_stats( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs ): samples = common_methods_invocations.sample_inputs_batch_norm( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs ) for sample in samples: # torch.native_batch_norm does not support 0 numel tensors # IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) if sample.input.numel() == 0: continue args = sample.args training = sample.kwargs.get("training", True) momentum = sample.kwargs.get("momentum", 0.5) eps = sample.kwargs.get("eps", 1e-5) if args[0] is not None and args[1] is None: yield opinfo_core.SampleInput( sample.input, args=(args[2], args[3]), kwargs={"training": training, "momentum": momentum, "eps": eps}, ) def sample_inputs_non_max_suppression(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs boxes = torch.tensor( [ [0.0, 0.0, 10.0, 10.0], [10.0, 10.0, 20.0, 20.0], [32.0, 32.0, 40.0, 52.0], ], device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) scores = torch.tensor( [0.8, 0.4, 0.6], device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) for iou_threshold in (0.3, 0.5, 0.7, 0.9): yield opinfo_core.SampleInput(boxes, args=(scores, iou_threshold)) def sample_inputs_normal_tensor_float(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del requires_grad del kwargs make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, dtype=dtype, device=device, requires_grad=False ) samples = ( ((S, S), 0.0), ((S, S, S), 4.2), ) for mean, std in samples: yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(mean), std) def sample_inputs_normal_float_tensor(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del requires_grad del kwargs make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, dtype=dtype, device=device, requires_grad=False ) samples = ( (4.2, (S, S)), (-2.0, (S, S, S)), ) for mean, std in samples: yield opinfo_core.SampleInput(mean, make_arg(std, low=0.0)) def sample_inputs_normal_tensor_tensor(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del requires_grad del kwargs make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, dtype=dtype, device=device, requires_grad=False ) samples = ( ((S, S), (S, S)), ((S, S, S), (S, S, S)), ) for mean, std in samples: yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(mean), make_arg(std, low=0.0)) def sample_inputs_rand(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # Unused del device # Unused del requires_grad # Unused del kwargs # Unused shapes = ( (M,), (S, S), (S, S, S), ) for shape in shapes: yield opinfo_core.SampleInput(shape, kwargs=dict(dtype=dtype)) def sample_inputs_rand_like(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # Unused del kwargs # Unused make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) shapes = ( (M,), (S, S), (S, S, S), ) for shape in shapes: yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape)) def sample_inputs_randint(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): high = 10 for sample in sample_inputs_like_fns(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): # With high yield opinfo_core.SampleInput(high, sample.input.shape, *sample.args, **sample.kwargs) def sample_inputs_randint_low(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): low = 2 high = 10 for sample in sample_inputs_like_fns(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): # With low and high yield opinfo_core.SampleInput( low, high, sample.input.shape, *sample.args, **sample.kwargs ) def sample_inputs_randint_like(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): high = 10 for sample in sample_inputs_like_fns(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): # With high yield opinfo_core.SampleInput(sample.input, high, *sample.args, **sample.kwargs) def sample_inputs_randint_like_low_dtype(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): low = 2 high = 10 for sample in sample_inputs_like_fns(self, device, dtype, requires_grad, **kwargs): # With low and high yield opinfo_core.SampleInput(sample.input, low, high, *sample.args, **sample.kwargs) def sample_inputs_randn(op, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op # Unused del device # Unused del requires_grad # Unused del kwargs # Unused shapes = ((M,), (S, S)) for shape in shapes: yield opinfo_core.SampleInput(input=shape, kwargs=dict(dtype=dtype)) def sample_inputs_reflection_pad1d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs cases: tuple = ( # ignore ((2, 3), (1, 2)), ((4, 5), (0, 1)), ((6, 7), (1, 1)), ((8, 9), (1, 0)), ) make_inp = opinfo_core.partial( torch.testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) for shape, pad in cases: yield opinfo_core.SampleInput(make_inp(shape), args=(pad,)) def sample_inputs_replication_pad1d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs cases: tuple = ( # ignore ((2, 3), (1, 2)), ((4, 5), (0, 1)), ((6, 7), (1, 1)), ((8, 9), (1, 0)), ) make_inp = opinfo_core.partial( torch.testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) for shape, pad in cases: yield opinfo_core.SampleInput(make_inp(shape), args=(pad,)) def sample_inputs_slice_scatter(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, dtype=dtype, device=device, requires_grad=requires_grad ) L = 20 cases = ( ((L, L, L), (L, L, L), (0, 0, L, 1)), ((L, L, L), (L // 2, L, L), (0, L // 2, L, 1)), ((L, L, L), (L // 4, L, L), (0, L // 2, L, 2)), ((L, L, L), (L, L, L), (1, 0, L, 1)), ((L, L, L), (L, L // 2, L), (1, L // 2, L, 1)), ((L, L, L), (L, L // 4, L), (1, L // 2, L, 2)), ((L, L, L), (L, L, L), (2, 0, L, 1)), ((L, L, L), (L, L, L // 2), (2, L // 2, L, 1)), ((L, L, L), (L, L, L // 4), (2, L // 2, L, 2)), ((L, L, L), (L, L // 2, L), (1, L // 2, L * 2, 1)), # end > L ((L, L, L), (L, L, L), (-2, 0, L, 1)), # negative dim ((L, L, L), (L, L, L // 4), (-1, L // 2, L * 2, 2)), # end > L and negative dim ) for input_shape, src_shape, args in cases: input_ = make_arg(input_shape) src = make_arg(src_shape) yield opinfo_core.SampleInput(input_, args=(src, *args)) def sample_inputs__scaled_dot_product_flash_attention( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs ): del op_info del kwargs make = opinfo_core.partial( opinfo_core.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) batch, seq_q, seq_kv, num_heads, head_dim = 4, 3, 6, 4, 8 dim_4_q_shape = (batch, num_heads, seq_q, head_dim) dim_4_kv_shape = (batch, num_heads, seq_kv, head_dim) qkv_shapes = [(dim_4_q_shape, dim_4_kv_shape)] samples = [] for qkv_shape, is_causal, dropout_p in opinfo_core.product( qkv_shapes, [True, False], [0.0] ): shape_q, shape_kv = qkv_shape samples.append( opinfo_core.SampleInput( make(shape_q), make(shape_kv), make(shape_kv), is_causal=is_causal, dropout_p=dropout_p, ) ) # Add an attn_mask samples.append( opinfo_core.SampleInput( make((batch, num_heads, seq_q, head_dim)), make((batch, num_heads, seq_kv, head_dim)), make((batch, num_heads, seq_kv, head_dim)), is_causal=False, dropout_p=0.0, ) ) yield from samples def sample_inputs__scaled_dot_product_efficient_attention( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs ): del op_info del kwargs make = opinfo_core.partial( opinfo_core.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) batch, seq_q, seq_kv, num_heads, head_dim = 2, 3, 6, 4, 8 dim_4_q_shape = (batch, num_heads, seq_q, head_dim) dim_4_kv_shape = (batch, num_heads, seq_kv, head_dim) qkv_shapes = [(dim_4_q_shape, dim_4_kv_shape)] samples = [] for qkv_shape, is_causal, dropout_p, compute_log_sumexp in opinfo_core.product( qkv_shapes, [True, False], [0.0], [True, False] ): shape_q, shape_kv = qkv_shape samples.append( opinfo_core.SampleInput( make(shape_q), make(shape_kv), make(shape_kv), attn_bias=None, # TODO: Add attn_bias is_causal=is_causal, dropout_p=dropout_p, compute_log_sumexp=compute_log_sumexp, ) ) yield from samples def sample_inputs__softmax( op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs, ): del op_info # Unused make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) cases = [ ((S,), (0,)), ((S, S), (0,)), ((S, S), (1,)), ((S, S), (-1,)), ((S, M, S), (2,)), ((S, 0, 0), (-1,)), ] for (shape, dim), half_to_float in itertools.product(cases, (False,)): # NOTE: softmax with half to float conversion is not supported on CPU # So we don't test it here kwargs = dict(half_to_float=half_to_float) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape), args=dim, kwargs=kwargs) def sample_inputs_prims_std_var(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # Unused del kwargs # Unused tensor_nd = functools.partial( opinfo_core.make_tensor, (S, S, S), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, ) tensor_1d = functools.partial( opinfo_core.make_tensor, (S,), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad ) yield opinfo_core.SampleInput(tensor_nd(), dims=(1,), correction=0) yield opinfo_core.SampleInput(tensor_1d(), dims=(0,), correction=0) yield opinfo_core.SampleInput(tensor_1d(), dims=(0,), correction=1) yield opinfo_core.SampleInput(tensor_nd(), dims=(1,), correction=1) yield opinfo_core.SampleInput(tensor_nd(), dims=(1,), correction=S // 2) yield opinfo_core.SampleInput(tensor_nd(), dims=(), correction=0) # Negative indices are not supported def sample_inputs_stft(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs def mt(shape, **kwargs): return torch_testing.make_tensor( shape, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, **kwargs ) yield opinfo_core.SampleInput(mt(100), n_fft=10, return_complex=True) yield opinfo_core.SampleInput(mt(100), n_fft=10, return_complex=False) if dtype.is_complex: yield opinfo_core.SampleInput(mt(100), n_fft=10) yield opinfo_core.SampleInput(mt(10), n_fft=7, return_complex=True) yield opinfo_core.SampleInput(mt((10, 100)), n_fft=16, hop_length=4, return_complex=True) window = mt(16, low=0.5, high=2.0) yield opinfo_core.SampleInput( mt((2, 100)), kwargs=dict(n_fft=16, window=window, return_complex=True) ) yield opinfo_core.SampleInput( mt((3, 100)), kwargs=dict(n_fft=16, window=window, return_complex=True) ) if not dtype.is_complex: yield opinfo_core.SampleInput( mt((10, 100)), n_fft=16, window=window, onesided=False, return_complex=True ) def sample_inputs_tensor_bool(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del device del requires_grad del kwargs yield opinfo_core.SampleInput(True, dtype=dtype) yield opinfo_core.SampleInput(False, dtype=dtype) def sample_inputs_tensor_float(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del device del requires_grad del kwargs yield opinfo_core.SampleInput(3.0, dtype=dtype) yield opinfo_core.SampleInput(-1.0, dtype=dtype) def sample_inputs_tensor_int(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del device del requires_grad del kwargs yield opinfo_core.SampleInput(2, dtype=dtype) yield opinfo_core.SampleInput(-5, dtype=dtype) def sample_inputs_unfold(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info # Case `target_end == 1`, where `target_end = (input.size(dimension) - size) // step + 1`. t = torch_testing.make_tensor( (2, 3, 4), device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, **kwargs, ) for dimension, size, step in [ (1, 2, 2), (-1, 2, 2), (-2, 2, 2), ]: yield opinfo_core.SampleInput(t, args=(dimension, size, step)) def sample_inputs_upsample_2d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 SS = 3 L = 5 align_corners_options = (True, False) rank = 2 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(SS, rank, False), True) for align_corners in align_corners_options: yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), align_corners ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), align_corners ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=(shape(L, rank, False), align_corners), kwargs=dict(scales_h=0.6, scales_w=4.2), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=(shape(L, rank, False), align_corners), kwargs=dict(scales_h=4.2, scales_w=0.6), ) def sample_inputs_upsample_2d_vec(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 SS = 3 L = 5 align_corners_options = (True, False) rank = 2 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(SS, rank, False), True, None) for align_corners in align_corners_options: yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), align_corners, None ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), align_corners, None ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=( None, # output_size align_corners, ), kwargs=dict(scale_factors=[1.7, 1.7]), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=( None, # if this is None, the scalar must be list align_corners, ), kwargs=dict(scale_factors=[0.6, 0.6]), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=( None, # if this is None, the scalar must be list align_corners, ), kwargs=dict(scale_factors=[0.6, 4.2]), ) def sample_inputs_upsample_linear1d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 SS = 3 L = 5 align_corners_options = (True, False) rank = 1 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(SS, rank, False), True) for align_corners in align_corners_options: yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), align_corners ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), align_corners ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), align_corners, scales=4.2 ) def sample_inputs_upsample_nearest1d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 L = 5 rank = 1 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), ) # yield opinfo_core.SampleInput( # make_arg(shape(D, rank)), # shape(S, rank, False), # output_size # [1.7], # scaler # ) # yield opinfo_core.SampleInput( # make_arg(shape(D, rank)), # shape(S, rank, False), # if this is None, the scalar must be list # [0.6], # ) def sample_inputs_upsample_nearest1d_vec(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 L = 5 rank = 1 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), None) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), None) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), None, # output_size scale_factors=(1.7,), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), None, scale_factors=(0.6,), ) def sample_inputs_upsample_nearest2d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 L = 5 rank = 2 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), ) # yield opinfo_core.SampleInput( # make_arg(shape(D, rank)), # shape(L, rank, False), # 1.7, 2.0, # scaler # ) # yield opinfo_core.SampleInput( # make_arg(shape(D, rank)), # shape(L, rank, False), # 0.6, 0.4, # ) def sample_inputs_upsample_nearest2d_vec(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 L = 5 rank = 2 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), None) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), None) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), None, scale_factors=(1.7, 2.0), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), None, scale_factors=(0.6, 0.4), ) def sample_inputs_upsample_nearest3d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 L = 5 rank = 3 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), ) # yield opinfo_core.SampleInput( # make_arg(shape(D, rank)), # shape(L, rank, False), # 1.7, 1.5, 2.0, # scaler # ) # yield opinfo_core.SampleInput( # make_arg(shape(D, rank)), # shape(L, rank, False), # 0.6, 0.3, 0.5, # ) def sample_inputs_upsample_nearest3d_vec(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 L = 5 rank = 3 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), None) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), None) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), None, scale_factors=(1.7, 1.5, 2.0), # scaler ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), None, scale_factors=(0.6, 0.3, 0.5), ) def sample_inputs_upsample_trilinear3d(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 SS = 3 L = 5 align_corners_options = (True, False) rank = 3 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) for align_corners in align_corners_options: yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(SS, rank, False), align_corners ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), align_corners ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), align_corners ) def sample_inputs_upsample_trilinear3d_vec(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs N, C = 2, 3 D = 4 SS = 3 L = 5 align_corners_options = (True, False) rank = 3 def shape(size, rank, with_batch_channel=True): if with_batch_channel: return tuple([N, C] + ([size] * rank)) return tuple([size] * rank) make_arg = functools.partial( torch_testing.make_tensor, device=device, dtype=dtype, requires_grad=requires_grad, low=-1, high=1, ) yield opinfo_core.SampleInput(make_arg(shape(D, rank)), shape(SS, rank, False), True, None) for align_corners in align_corners_options: yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(S, rank, False), align_corners, None ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), shape(L, rank, False), align_corners, None ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=(None, align_corners), kwargs=dict(scale_factors=(1.7, 1.7, 1.7)), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=(None, align_corners), kwargs=dict(scale_factors=(0.6, 0.6, 0.6)), ) yield opinfo_core.SampleInput( make_arg(shape(D, rank)), args=(None, align_corners), kwargs=dict(scale_factors=(0.6, 1.7, 4.2)), ) def sample_inputs_window_functions(op_info, device, dtype, requires_grad, **kwargs): del op_info del kwargs del device del requires_grad for window_length in [2, 3, 7, 10, 32]: yield opinfo_core.SampleInput(window_length, kwargs=dict(dtype=dtype)) class _TestParamsMaxPoolEmptyStrideBase: # Adapted from https://github.com/pytorch/pytorch/blob/d6d55f8590eab05d2536756fb4efcfb2d07eb81a/torch/testing/_internal/common_methods_invocations.py#L3203 def __init__(self): self.kwargs = { "kernel_size": [3], "stride": [()], "ceil_mode": [True, False], "padding": [0, 1], "dilation": [1], } # fmt: off self.shapes = [ [1, 2, None], # batch [2], # channels [3, 6] # signal ] # fmt: on def _gen_shape(self): for shape in itertools.product(*self.shapes): # shape[0] is None indicates missing batch dimension if shape[0] is None: shape = shape[1:] yield shape, torch.contiguous_format # only 2d (N, C, H, W) rank 4 tensors support channels_last memory format if len(self.shapes) == 4 and len(shape) == 4: yield shape, torch.channels_last def _gen_kwargs(self): keys = self.kwargs.keys() for values in itertools.product(*self.kwargs.values()): yield dict(zip(keys, values)) def gen_input_params(self): yield from itertools.product(self._gen_shape(), self._gen_kwargs()) class _TestParamsMaxPool1dEmptyStride(_TestParamsMaxPoolEmptyStrideBase): def __init__(self): super().__init__() self.kwargs["kernel_size"] += [(3,)] self.kwargs["stride"] += [(2,)] self.kwargs["padding"] += [(1,)] self.kwargs["dilation"] += [(1,)] class _TestParamsMaxPool2dEmptyStride(_TestParamsMaxPoolEmptyStrideBase): def __init__(self): super().__init__() self.kwargs["kernel_size"] += [(3, 2)] self.kwargs["stride"] += [(2, 1)] self.kwargs["padding"] += [(1, 1)] self.kwargs["dilation"] += [(1, 2)] self.shapes.append([6]) class _TestParamsMaxPool3dEmptyStride(_TestParamsMaxPoolEmptyStrideBase): def __init__(self): super().__init__() self.kwargs["kernel_size"] += [(3, 2, 3)] self.kwargs["stride"] += [(2, 1, 2)] self.kwargs["dilation"] += [(1, 2, 1)] self.shapes.append([6]) self.shapes.append([5]) # NOTE: How to create an OpInfo: # 1. Create a function that generates sample inputs for the op. # This function should yield SampleInputs. # Use `sample_inputs_col2im` as an example. # 2. Specify dtypes that the op supports. # 3. Use how you would call the op in PyTorch as the name of the OpInfo. # For example, `torch.ops.aten.col2im` should be named "ops.aten.col2im". # This way OpInfo knows to use `torch.ops.aten.col2im` as the op. # See the docstring of OpInfo for more details. # # This name is used as the unique ID to connect `TorchLibOpInfo("unique_name", ...)`` # in ops_test_data.py and opinfo_core.OpInfo("unique_name", ...) # To avoid name duplication, it is possible to rename the OpInfo and specify # the `op` field explicitly. OP_DB: List[opinfo_core.OpInfo] = [ opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.bernoulli.p", aten_name="bernoulli.p", # dtypes can be a tuple of (torch.float, torch.double). dtypes=common_dtype.all_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_bernoulli_p, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( # Deterministic bernoulli sampling where p is either 0 or 1 "ops.aten.bernoulli.p_deterministic", op=torch.ops.aten.bernoulli.p, aten_name="bernoulli.p", dtypes=common_dtype.all_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_bernoulli_p_deterministic, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.blackman_window", aten_name="blackman_window", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_window_functions, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.col2im", aten_name="col2im", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_col2im, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.conv3d", aten_name="conv3d", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.int64, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_conv3d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.convolution", aten_name="convolution", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.int64, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_convolution, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.embedding_bag", aten_name="embedding_bag", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_embedding_bag, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.embedding_bag.padding_idx", aten_name="embedding_bag.padding_idx", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_embedding_bag_padding_idx, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.embedding_renorm", aten_name="embedding_renorm", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_embedding_renorm, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._fft_c2c", aten_name="_fft_c2c", dtypes=common_dtype.complex_types(), sample_inputs_func=sample_inputs__fft_c2c, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._fft_c2r", aten_name="_fft_c2r", dtypes=common_dtype.complex_types(), sample_inputs_func=sample_inputs__fft_c2r, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._fft_r2c", aten_name="_fft_r2c", dtypes=common_dtype.floating_types(), sample_inputs_func=sample_inputs__fft_r2c, supports_out=False, ), opinfo_core.BinaryUfuncInfo( "ops.aten.floor_divide", aten_name="floor_divide", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), rhs_make_tensor_kwargs=dict(exclude_zero=True), ), opinfo_core.BinaryUfuncInfo( "ops.aten.floor_divide.int", aten_name="floor_divide", op=torch.ops.aten.floor_divide, dtypes=common_dtype.integral_types(), # Create only positive inputs lhs_make_tensor_kwargs=dict(low=0), rhs_make_tensor_kwargs=dict(exclude_zero=True, low=0), ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.hamming_window", aten_name="hamming_window", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_window_functions, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.hann_window", aten_name="hann_window", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_window_functions, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.index.Tensor", aten_name="index.Tensor", dtypes=common_dtype.all_types_and_complex_and( torch.bool, torch.float16, torch.bfloat16, torch.chalf ), sample_inputs_func=sample_inputs_index, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.index.Tensor.bool", aten_name="index.Tensor", dtypes=common_dtype.all_types_and_complex_and( torch.bool, torch.float16, torch.bfloat16, torch.chalf ), sample_inputs_func=sample_inputs_index_bool, op=torch.ops.aten.index.Tensor, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.index_put", aten_name="index_put", dtypes=common_dtype.floating_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_index_put, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._unsafe_index_put", aten_name="_unsafe_index_put", dtypes=common_dtype.floating_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_index_put, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.layer_norm", aten_name="layer_norm", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.int64, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_layer_norm, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._local_scalar_dense", aten_name="_local_scalar_dense", dtypes=common_dtype.all_types(), sample_inputs_func=sample_inputs__local_scalar_dense, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._log_softmax", op=torch.ops.aten._log_softmax, # pylint: disable=protected-access aten_name="_log_softmax", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs__log_softmax, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.max_pool1d", variant_test_name="empty_strides", aten_name="max_pool1d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_max_pool_empty_strides, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.max_pool2d", variant_test_name="empty_strides", aten_name="max_pool2d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_max_pool_empty_strides, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.max_pool3d", variant_test_name="empty_strides", aten_name="max_pool3d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_max_pool_empty_strides, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.native_dropout", aten_name="native_dropout", dtypes=common_dtype.all_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_native_dropout, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.native_group_norm", aten_name="native_group_norm", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_native_group_norm, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._native_batch_norm_legit", aten_name="_native_batch_norm_legit", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), dtypesIfCUDA=common_dtype.floating_types_and(torch.float16, torch.bfloat16), supports_forward_ad=True, supports_fwgrad_bwgrad=True, assert_jit_shape_analysis=True, sample_inputs_func=sample_inputs__native_batch_norm_legit, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._native_batch_norm_legit_functional", aten_name="_native_batch_norm_legit_functional", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), dtypesIfCUDA=common_dtype.floating_types_and(torch.float16, torch.bfloat16), supports_forward_ad=True, supports_fwgrad_bwgrad=True, assert_jit_shape_analysis=True, sample_inputs_func=sample_inputs__native_batch_norm_legit, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._native_batch_norm_legit.no_stats", aten_name="_native_batch_norm_legit.no_stats", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), dtypesIfCUDA=common_dtype.floating_types_and(torch.float16, torch.bfloat16), supports_forward_ad=True, supports_fwgrad_bwgrad=True, assert_jit_shape_analysis=True, sample_inputs_func=sample_inputs__native_batch_norm_legit_no_stats, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.normal.float_Tensor", aten_name="normal.Tensor_Tensor", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_normal_float_tensor, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.normal.Tensor_float", aten_name="normal.Tensor_Tensor", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_normal_tensor_float, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.normal.Tensor_Tensor", aten_name="normal.Tensor_Tensor", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs_normal_tensor_tensor, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.rand", aten_name="rand", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_rand, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.rand_like", aten_name="rand_like", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_rand_like, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.randint", aten_name="randint", dtypes=common_dtype.integral_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_randint, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.randint.low", aten_name="randint.low", dtypes=common_dtype.integral_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_randint_low, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.randint_like", aten_name="randint_like", dtypes=common_dtype.integral_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_randint_like, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.randint_like.low_dtype", aten_name="randint_like.low_dtype", dtypes=common_dtype.integral_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_randint_like_low_dtype, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.randn", aten_name="randn", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_randn, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.randn_like", aten_name="randn", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_like_fns, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.reflection_pad1d", aten_name="ops.aten.reflection_pad1d", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.int64, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_reflection_pad1d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.replication_pad1d", aten_name="ops.aten.replication_pad1d", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.int64, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_replication_pad1d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._scaled_dot_product_flash_attention", aten_name="_scaled_dot_product_flash_attention", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), # NOTE: Different from aten::scaled_dot_product_attention, this op doesn't support # dim<=3 input. sample_inputs_func=sample_inputs__scaled_dot_product_flash_attention, supports_out=False, supports_forward_ad=False, supports_fwgrad_bwgrad=True, check_batched_forward_grad=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._scaled_dot_product_efficient_attention", aten_name="_scaled_dot_product_efficient_attention", # only support CUDA dtypes=common_dtype.empty_types(), dtypesIfCUDA=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), # NOTE: Different from aten::scaled_dot_product_attention, this op doesn't support # dim<=3 input. sample_inputs_func=sample_inputs__scaled_dot_product_efficient_attention, supports_out=False, supports_forward_ad=False, supports_fwgrad_bwgrad=True, check_batched_forward_grad=False, decorators=[common_device_type.onlyCUDA], ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.slice_scatter", aten_name="slice_scatter", dtypes=common_dtype.all_types_and(torch.bfloat16, torch.half, torch.bool), sample_inputs_func=sample_inputs_slice_scatter, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten._softmax", op=torch.ops.aten._softmax, # pylint: disable=protected-access aten_name="_softmax", dtypes=common_dtype.floating_types_and_half(), sample_inputs_func=sample_inputs__softmax, supports_out=False, ), # NOTE: torch.STFT has pre-padding and it's not supported by aten::stft # This custom OpInfo uses aten::stft directly. opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.stft", aten_name="stft", dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_stft, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.tensor.bool", aten_name="tensor.bool", dtypes=common_dtype.all_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_tensor_bool, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.tensor.float", aten_name="tensor.float", dtypes=common_dtype.all_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_tensor_float, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.tensor.int", aten_name="tensor.int", dtypes=common_dtype.all_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_tensor_int, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.unfold", aten_name="unfold", dtypes=common_dtype.all_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_unfold, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_bicubic2d.default", aten_name="upsample_bicubic2d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_2d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_bicubic2d.vec", aten_name="upsample_bicubic2d.vec", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_2d_vec, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_bilinear2d.default", aten_name="upsample_bilinear2d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_2d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_bilinear2d.vec", aten_name="upsample_bilinear2d.vec", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_2d_vec, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_linear1d", aten_name="upsample_linear1d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_linear1d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_nearest1d", aten_name="upsample_nearest1d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_nearest1d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_nearest1d.vec", aten_name="upsample_nearest1d.vec", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_nearest1d_vec, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_nearest2d", aten_name="upsample_nearest2d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_nearest2d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_nearest2d.vec", aten_name="upsample_nearest2d.vec", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_nearest2d_vec, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_nearest3d", aten_name="upsample_nearest3d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_nearest3d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_nearest3d.vec", aten_name="upsample_nearest3d.vec", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_nearest3d_vec, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_trilinear3d.default", aten_name="upsample_trilinear3d", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_trilinear3d, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.upsample_trilinear3d.vec", aten_name="upsample_trilinear3d.vec", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_upsample_trilinear3d_vec, supports_out=False, ), opinfo_core.ReductionOpInfo( "ops.prims.var.default", nan_policy="propagate", supports_out=True, promotes_int_to_float=True, complex_to_real=True, supports_forward_ad=True, supports_fwgrad_bwgrad=True, check_batched_forward_grad=False, dtypes=common_dtype.floating_and_complex_types_and(torch.half, torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_prims_std_var, ), opinfo_core.OpInfo( "nn.functional.max_pool1d_with_indices", aten_name="max_pool1d_with_indices", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_max_pool1d_with_indices, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "nn.functional.max_pool2d_with_indices", aten_name="max_pool2d_with_indices", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_max_pool2d_with_indices, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "nn.functional.max_pool3d_with_indices", aten_name="max_pool3d_with_indices", dtypes=common_dtype.floating_types_and(torch.bfloat16), sample_inputs_func=sample_inputs_max_pool3d_with_indices, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "ops.aten.scalar_tensor", aten_name="scalar_tensor", dtypes=common_dtype.complex_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_scalar_tensor, supports_autograd=False, supports_out=False, ), opinfo_core.OpInfo( "torchvision.ops.nms", op=torchvision.ops.nms, dtypes=common_dtype.floating_types(), sample_inputs_func=sample_inputs_non_max_suppression, supports_out=False, ), ] microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py000066400000000000000000000314711475371071500265410ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test op correctness by comparing with PyTorch results. Usage: pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py To run tests on a specific operator (e.g. torch.ceil): pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k ceil To run tests on a nn operator (e.g. nn.functional.scaled_dot_product_attention): pytest onnxscript/tests/function_libs/torch_lib/ops_test.py -k nn_functional_scaled_dot_product_attention ## Environment variables 1. Set environment variable `CATCH_ORT_SEGFAULT=1` to catch segmentation faults in onnxruntime by running the inference sessions in a separate process. 2. Set `CREATE_REPRODUCTION_REPORT=1` to create markdown files for reproduction of errors. """ from __future__ import annotations import os import unittest from typing import Callable, Optional, Sequence, Tuple import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort import parameterized import torch from torch.testing._internal import common_device_type from torch.testing._internal.opinfo import core as opinfo_core from torch.utils import _pytree as pytree import onnxscript from tests.function_libs.torch_lib import ( error_reproduction, ops_test_common, ops_test_data, ) # All dtypes will be tested on the generated symbolic functions. # complex64 will be flattened to float32. TESTED_DTYPES = ( torch.float16, torch.float32, # Uncomment below item when we really need testing it # torch.bfloat16, # torch.float64, torch.bool, # torch.int8, # torch.int16, torch.int32, torch.int64, # torch.uint8, ) # NOTE: torch.complex32 is experimental in torch COMPLEX_TYPES = (torch.complex64,) def dtypes_except(*dtypes: torch.dtype) -> Sequence[torch.dtype]: """Returns all dtypes except the ones specified.""" return tuple(dtype for dtype in TESTED_DTYPES if dtype not in dtypes) def _should_skip_xfail_test_sample( op_name: str, sample, dtype: torch.dtype, device_type: str ) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]: """Returns a reason if a test sample should be skipped.""" if op_name not in ops_test_data.OP_WITH_SKIPPED_XFAIL_SUBTESTS: return None, None for decorator_meta in ops_test_data.SKIP_XFAIL_SUBTESTS: # Linear search on ops_test_data.SKIP_XFAIL_SUBTESTS. That's fine because the list is small. if decorator_meta.op_name == op_name: assert decorator_meta.matcher is not None, "Matcher must be defined" if not decorator_meta.enabled_if: # Do not skip the test if the decorator meta is not enabled continue if decorator_meta.dtypes is not None and dtype not in decorator_meta.dtypes: # Not applicable for this dtype continue if ( decorator_meta.device_type is not None and decorator_meta.device_type != device_type ): # Not applicable for this device_type continue if decorator_meta.matcher(sample): return decorator_meta.test_behavior, decorator_meta.reason return None, None class TestFunctionValidity(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand( [(info.op.name, info) for info in ops_test_data.TESTED_TORCHLIB_OPS] ) def test_script_function_passes_checker( self, _, torchlib_op_info: ops_test_data.TorchLibOpInfo ): if not isinstance(torchlib_op_info.op, onnxscript.OnnxFunction): self.skipTest("Traced functions does not have a function proto") function_proto = torchlib_op_info.op.to_function_proto() onnx.checker.check_function(function_proto) # type: ignore[attr-defined] @parameterized.parameterized.expand( [(info.op.name, info) for info in ops_test_data.TESTED_TORCHLIB_OPS] ) def test_function_has_op_schema(self, _, torchlib_op_info: ops_test_data.TorchLibOpInfo): func = torchlib_op_info.op schema = func.op_schema self.assertIsNotNone(schema) self.assertEqual(schema.name, func.name) def run_test_output_match( test_suite: unittest.TestCase, device: str, dtype: torch.dtype, op: opinfo_core.OpInfo, function_executor: Callable, tested_op_mapping: dict[ str, ops_test_data.TorchLibOpInfo, ], ): """Base test method for testing each opset, used by instantiate_device_type_tests. Args: test_suite: The test class instance. device: The PyTorch device. instantiate_device_type_tests provides this. dtype: The PyTorch dtype. instantiate_device_type_tests provides this. op: The OpInfo instance. instantiate_device_type_tests provides this. function_executor: The function executor. This is a function that takes a function and its arguments and returns the output of the function. tested_op_mapping: The mapping of op name to the tested op. """ samples = op.sample_inputs( device, dtype, requires_grad=False, ) torchlib_op_info = tested_op_mapping[op.name] # Obtain the input_wrangler that manipulates the OpInfo inputs # to match the aten operator signature # An example is nn.functional.upsample_nearest2d, which has a different signature # than the aten operator upsample_nearest2d onnx_function = torchlib_op_info.op input_wrangler = torchlib_op_info.input_wrangler if ( not ops_test_common.dtype_op_schema_compatible(dtype, onnx_function.op_schema) and dtype not in COMPLEX_TYPES ): test_suite.skipTest( f"dtype '{dtype}' is not supported by the op '{op.name}'. " f"Type constraints: {onnx_function.op_schema.type_constraints}" ) # Obtain the tolerance for the op rtol, atol = torchlib_op_info.get_tolerance(dtype) for i, cpu_sample in enumerate(samples): inputs = (cpu_sample.input, *cpu_sample.args) # Provide the repr to subtest because tensors are not serializable in parallel test runs with test_suite.subTest( sample_num=i, inputs=repr( [ f"Tensor<{inp.shape}, dtype={inp.dtype}>" if isinstance(inp, torch.Tensor) else inp for inp in inputs ] ), kwargs=repr(cpu_sample.kwargs), ): try: device_type = cpu_sample.args[0].device.type except (AttributeError, IndexError): device_type = "cpu" test_behavior, reason = _should_skip_xfail_test_sample( op.name, cpu_sample, dtype, device_type ) with ops_test_common.normal_xfail_skip_test_behaviors(test_behavior, reason): input_onnx = [ops_test_common.convert_tensor_to_numpy(x) for x in inputs] kwargs_onnx = ops_test_common.convert_kwargs_for_onnx(cpu_sample.kwargs) if input_wrangler: input_onnx, kwargs_onnx = input_wrangler(input_onnx, kwargs_onnx) torch_output = op(*inputs, **cpu_sample.kwargs) if isinstance(torch_output, torch.Tensor) and torch.is_complex(torch_output): torch_output = torch.view_as_real(torch_output.resolve_conj()) reference_torch_outputs, _ = pytree.tree_flatten(torch_output) if ( op.name.startswith("split") or op.name.startswith("chunk") or op.name.startswith("unbind") or op.name in {"atleast_1d_Sequence", "atleast_2d_Sequence", "atleast_3d_Sequence"} ): # Hack for handling split, chunk and unbind which relies on SplitToSequence op. # Split returns a Sequence that should be treats as a single # value. So we wrap it into a tuple. # TODO(justinchuby): Find a more general solution reference_torch_outputs = [reference_torch_outputs] test_name = test_suite.id() function_output = function_executor(test_name, reference_torch_outputs)( onnx_function, input_onnx, kwargs_onnx ) # Finally we re-flatten everything # TODO: add pytree structure comparison. flattened_torch_outputs, _ = pytree.tree_flatten(torch_output) flattened_function_outputs, _ = pytree.tree_flatten(function_output) assert flattened_torch_outputs assert len(flattened_torch_outputs) == len(flattened_function_outputs) for j, (torch_output, function_output) in enumerate( zip(flattened_torch_outputs, flattened_function_outputs) ): if not isinstance(function_output, np.ndarray): # An onnxscript tensor function_output = function_output.value actual = torch.tensor(function_output) expected = ( torch_output if isinstance(torch_output, torch.Tensor) else torch.tensor(torch_output) ) if ( op.name in ops_test_data.NONDETERMINISTIC_OPS or j in ops_test_data.COMPARE_SHAPE_ONLY_OPS[op.name] ): # Check shape and dtype only for ops that are known to be # nondeterministic test_suite.assertEqual(actual.shape, expected.shape) test_suite.assertEqual(actual.dtype, expected.dtype) continue # Use torch.testing as opposed to np.testing to ensure dtypes and shapes match try: torch.testing.assert_close( actual, expected, rtol=rtol, atol=atol, equal_nan=True, check_device=False, ) except AssertionError as e: if os.environ.get("CREATE_REPRODUCTION_REPORT") == "1": error_reproduction.create_mismatch_report( test_name, i, inputs, cpu_sample.kwargs, actual, expected, e ) if len(flattened_torch_outputs) > 1: raise AssertionError(f"Output {j} mismatch") from e raise class TestOutputConsistencyFullGraph(unittest.TestCase): """Test output consistency between exported ONNX op run as a graph and PyTorch eager mode. This is a parameterized test suite. """ def setUp(self) -> None: torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) ort.set_seed(42) @ops_test_common.add_decorate_info( ops_test_data.OPS_DB, "TestOutputConsistencyFullGraph", "test_output_match_opinfo_", skip_or_xfails=ops_test_data.EXPECTED_SKIPS_OR_FAILS, ) @common_device_type.ops( # type: ignore[misc] [info for info in ops_test_data.OPS_DB if info.name in ops_test_data.TESTED_OPS], allowed_dtypes=TESTED_DTYPES, ) def test_output_match_opinfo_( self, device: str, dtype: torch.dtype, op: opinfo_core.OpInfo ): # Base test method for testing each op by running the full ONNX graph. run_test_output_match( self, device, dtype, op, ops_test_common.graph_executor, ops_test_data.TORCHLIB_OPINFO_MAPPING, ) @ops_test_common.add_decorate_info( ops_test_data.OPS_DB, "TestOutputConsistencyFullGraph", "test_complex_output_match_opinfo_", skip_or_xfails=ops_test_data.EXPECTED_SKIPS_OR_FAILS, ) @common_device_type.ops( # type: ignore[misc] [ info for info in ops_test_data.OPS_DB if info.name in ops_test_data.COMPLEX_FUNCTION_MAPPING ], allowed_dtypes=COMPLEX_TYPES, ) def test_complex_output_match_opinfo_( self, device: str, dtype: torch.dtype, op: opinfo_core.OpInfo ): """Base test method for testing each op by running the full ONNX graph.""" run_test_output_match( self, device, dtype, op, ops_test_common.graph_executor, ops_test_data.COMPLEX_FUNCTION_MAPPING, ) common_device_type.instantiate_device_type_tests( TestOutputConsistencyFullGraph, globals(), only_for=["cpu", "cuda"] ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/ops_test_common.py000066400000000000000000000631031475371071500301060ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Common utils for testing operators.""" from __future__ import annotations import contextlib import copy import dataclasses import multiprocessing import os import pprint import sys import unittest import warnings from typing import ( Any, Callable, Collection, Iterable, Mapping, Optional, Sequence, TypeVar, ) import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort import onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state import pytest import torch from torch.onnx._internal.exporter import _building, _tensors from torch.testing._internal.opinfo import core as opinfo_core import onnxscript import onnxscript.evaluator from onnxscript import ir from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import common as common_ops from tests.function_libs.torch_lib import error_reproduction T = TypeVar("T") # Convenience tuples for creating dtype lists when skipping or xfailing tests BOOL_TYPES = (torch.bool,) INT_TYPES = ( torch.int8, torch.int16, torch.int32, torch.int64, torch.uint8, ) FLOAT_TYPES = ( torch.float16, torch.float32, torch.float64, ) TEST_OPSET_VERSION = 18 IS_MACOS = sys.platform.startswith("darwin") IS_WINDOWS = os.name == "nt" @dataclasses.dataclass class DecorateMeta: """A dataclass for storing information about a test case to skip or xfail. Adapted from functorch: functorch/test/common_utils.py """ op_name: str variant_name: str decorator: Callable[..., Any] dtypes: Optional[Collection[torch.dtype]] device_type: Optional[str] reason: str test_behavior: str matcher: Optional[Callable[[Any], bool]] = None enabled_if: bool = True # The test_class_name to apply the decorator to. If None, the decorator is # applied to all test classes. test_class_name: Optional[str] = None def xfail( op_name: str, variant_name: str = "", *, reason: str, dtypes: Optional[Collection[torch.dtype]] = None, device_type: Optional[str] = None, matcher: Optional[Callable[[Any], Any]] = None, enabled_if: bool = True, test_class_name: Optional[str] = None, ) -> DecorateMeta: """Expects an OpInfo test to fail. Args: op_name: The name of the operator. variant_name: Optional OpInfo variant_test_name. reason: The reason for the failure. dtypes: The dtypes to expect the failure. device_type: Device type. E.g. "cpu", "cuda". matcher: A function that matches the test sample input. It is used only when the xfail is in the SKIP_XFAIL_SUBTESTS list. enabled_if: Whether the xfail is enabled. test_class_name: The test class name to apply the xfail to. If None, the xfail is applied to all test classes. """ return DecorateMeta( op_name=op_name, variant_name=variant_name, decorator=unittest.expectedFailure, dtypes=dtypes, device_type=device_type, matcher=matcher, reason=reason, enabled_if=enabled_if, test_class_name=test_class_name, test_behavior="xfail", ) def skip( op_name: str, variant_name: str = "", *, reason: str, dtypes: Optional[Collection[torch.dtype]] = None, device_type: Optional[str] = None, matcher: Optional[Callable[[Any], Any]] = None, enabled_if: bool = True, test_class_name: Optional[str] = None, ) -> DecorateMeta: """Skips an OpInfo test. Args: op_name: The name of the operator. variant_name: Optional OpInfo variant_test_name. reason: The reason for skipping. dtypes: The dtypes to skip. device_type: Device type. E.g. "cpu", "cuda". matcher: A function that matches the test sample input. It is used only when the skip is in the SKIP_XFAIL_SUBTESTS list. enabled_if: Whether the skip is enabled. test_class_name: The test class name to apply the skip to. If None, the skip is applied to all test classes. """ return DecorateMeta( op_name=op_name, variant_name=variant_name, decorator=unittest.skip(f"Skip: {reason}"), dtypes=dtypes, device_type=device_type, reason=reason, matcher=matcher, enabled_if=enabled_if, test_class_name=test_class_name, test_behavior="skip", ) def add_decorate_info( all_opinfos: Sequence[opinfo_core.OpInfo], test_class_name: str, base_test_name: str, skip_or_xfails: Iterable[DecorateMeta], ) -> Callable[[T], T]: """Decorates OpInfo tests with decorators based on the skip_or_xfails list.""" ops_mapping = {(info.name, info.variant_test_name): info for info in all_opinfos} for decorate_meta in skip_or_xfails: opinfo = ops_mapping.get((decorate_meta.op_name, decorate_meta.variant_name)) if opinfo is None and not decorate_meta.enabled_if: # If the OpInfo doesn't exist and it is not enabled, we skip the OpInfo # because it could be an OpInfo that is in torch-nightly but not older versions. continue assert opinfo is not None, ( f"Couldn't find OpInfo for {decorate_meta}. Did you need to specify variant_name?" ) decorators = list(opinfo.decorators) new_decorator = opinfo_core.DecorateInfo( decorate_meta.decorator, decorate_meta.test_class_name or test_class_name, base_test_name, dtypes=decorate_meta.dtypes, device_type=decorate_meta.device_type, active_if=decorate_meta.enabled_if, ) decorators.append(new_decorator) opinfo.decorators = tuple(decorators) # This decorator doesn't modify fn in any way def wrapped(fn): return fn return wrapped def duplicate_opinfo(opinfos: list[opinfo_core.OpInfo], name: str, new_names: tuple[str, ...]): """Duplicate an opinfo in the opinfo database and give it a new name.""" duplicated = [] all_info_names = {opinfo.name for opinfo in opinfos} for opinfo in opinfos: if opinfo.name == name: for new_name in new_names: if new_name in all_info_names: # NOTE: Avoid duplicating an opinfo that already exists in the database. # New opinfos are expected to be added in torch-nightly. warnings.warn( f"OpInfo {new_name} already exists in the database.", stacklevel=1 ) continue new_opinfo = copy.deepcopy(opinfo) new_opinfo.name = new_name duplicated.append(new_opinfo) opinfos.extend(duplicated) def duplicate_opinfo_for_prims( opinfos: list[opinfo_core.OpInfo], name: str, prims_name: str | None = None ): """Duplicate an opinfo in the opinfo database for a prims op. The function sets the new OpInfo to use the variation torch.ops.prims. The new OpInfo will have the name "prims_{prims_name}" where `prims_name` is the name of the prims op. If `prims_name` is None, it will be set to "prims_{name}". Args: opinfos: The list of opinfo_core.OpInfo to add the new opinfo to. name: The name of the opinfo to duplicate. prims_name: The name of the prims op. If None, it will be set to `name`. """ if prims_name is None: prims_name = name # The name of the new OpInfo new_name = f"prims_{prims_name}" all_info_names = {opinfo.name for opinfo in opinfos} for opinfo in opinfos: if opinfo.name == name: if new_name in all_info_names: # NOTE: Avoid duplicating an opinfo that already exists in the database. warnings.warn( f"OpInfo {new_name} already exists in the database.", stacklevel=1 ) continue new_opinfo = copy.deepcopy(opinfo) new_opinfo.name = new_name new_opinfo.op = getattr(torch.ops.prims, prims_name) opinfos.append(new_opinfo) return raise RuntimeError(f"OpInfo '{name}' not found in the database.") _TORCH_TYPE_TO_ONNX = { torch.bool: onnx.TensorProto.BOOL, torch.uint8: onnx.TensorProto.UINT8, torch.int8: onnx.TensorProto.INT8, torch.int16: onnx.TensorProto.INT16, torch.int32: onnx.TensorProto.INT32, torch.int64: onnx.TensorProto.INT64, torch.float16: onnx.TensorProto.FLOAT16, torch.float32: onnx.TensorProto.FLOAT, torch.float64: onnx.TensorProto.DOUBLE, torch.complex64: onnx.TensorProto.COMPLEX64, torch.complex128: onnx.TensorProto.COMPLEX128, torch.bfloat16: onnx.TensorProto.BFLOAT16, } _TORCH_DTYPE_TO_ONNX: dict[torch.dtype, ir.DataType] = { torch.bfloat16: ir.DataType.BFLOAT16, torch.bool: ir.DataType.BOOL, torch.complex128: ir.DataType.COMPLEX128, torch.complex64: ir.DataType.COMPLEX64, torch.float16: ir.DataType.FLOAT16, torch.float32: ir.DataType.FLOAT, torch.float64: ir.DataType.DOUBLE, torch.float8_e4m3fn: ir.DataType.FLOAT8E4M3FN, torch.float8_e4m3fnuz: ir.DataType.FLOAT8E4M3FNUZ, torch.float8_e5m2: ir.DataType.FLOAT8E5M2, torch.float8_e5m2fnuz: ir.DataType.FLOAT8E5M2FNUZ, torch.int16: ir.DataType.INT16, torch.int32: ir.DataType.INT32, torch.int64: ir.DataType.INT64, torch.int8: ir.DataType.INT8, torch.uint8: ir.DataType.UINT8, torch.uint16: ir.DataType.UINT16, torch.uint32: ir.DataType.UINT32, torch.uint64: ir.DataType.UINT64, } def convert_tensor_to_numpy(input: Any) -> Any: if isinstance(input, torch.Tensor): if torch.is_complex(input): # from complex to real representation input = torch.view_as_real(input) return input.detach().cpu().numpy() if isinstance(input, complex): return torch.view_as_real(torch.tensor(input)).detach().cpu().numpy() if isinstance(input, list): if len(input) == 0: return np.array((), dtype=np.int64) if any(isinstance(x, torch.Tensor) for x in input): # The list can be Optional[Tensor], e.g. [None, Tensor, None] etc. return [convert_tensor_to_numpy(x) for x in input] if isinstance(input[0], bool): return np.array(input, dtype=np.bool_) # Just a sequence of numbers if isinstance(input[0], int): return np.array(input, dtype=np.int64) if isinstance(input[0], float): return np.array(input) return input def convert_kwargs_for_onnx(kwargs: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]: """Converts kwargs to be compatible with ONNX Runtime.""" new_kwargs = {} for key, value in kwargs.items(): if key == "device": continue if key == "dtype": value = _TORCH_TYPE_TO_ONNX[value] if isinstance(value, torch.Tensor): value = np.array(value.cpu()) new_kwargs[key] = value return new_kwargs class OrtAbortedError(RuntimeError): """ONNX Runtime Aborted.""" def _ort_session_run(serialized_model: bytes, ort_inputs: Mapping[str, Any]): """Run a model with ONNX Runtime.""" # Disable all ORT optimizations session_options = onnxruntime.SessionOptions() session_options.graph_optimization_level = ( onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_DISABLE_ALL ) session = ort.InferenceSession( serialized_model, session_options, providers=("CPUExecutionProvider",) ) return session.run(None, ort_inputs) def _ort_session_run_return_dict( serialized_model: bytes, ort_inputs: Mapping[str, Any], return_dict ) -> None: """Run a model with ONNX Runtime and store the results in return_dict.""" try: return_dict["results"] = _ort_session_run(serialized_model, ort_inputs) return_dict["error"] = None except Exception as e: # pylint: disable=broad-except return_dict["results"] = None return_dict["error"] = e def _safe_ort_session_run(serialized_model: bytes, ort_inputs: Mapping[str, Any]): """Run a model with ONNX Runtime in a separate process. Args: serialized_model: Serialized ONNX model proto. ort_inputs: Inputs to the model. Returns: The inference result. Raises: OrtAbortedError if the process did not execute successfully. """ manager = multiprocessing.Manager() return_dict = manager.dict() process = multiprocessing.Process( target=_ort_session_run_return_dict, args=(serialized_model, ort_inputs, return_dict) ) process.start() process.join() process.close() if not return_dict: raise OrtAbortedError() if return_dict["error"] is not None: raise return_dict["error"] return return_dict["results"] def _format_model_and_input_information(onnx_model, inputs): return f"Inputs:\n{pprint.pformat(inputs)}\nModel:\n{onnx.printer.to_text(onnx_model)}" TORCH_DTYPE_TO_ONNX_STRING = { torch.bool: "tensor(bool)", torch.uint8: "tensor(uint8)", torch.int8: "tensor(int8)", torch.int16: "tensor(int16)", torch.int32: "tensor(int32)", torch.int64: "tensor(int64)", torch.float16: "tensor(float16)", torch.float32: "tensor(float)", torch.float64: "tensor(double)", torch.complex64: "tensor(complex64)", torch.complex128: "tensor(complex128)", torch.bfloat16: "tensor(bfloat16)", } def add_torchlib_common_imports(model: ir.Model) -> None: """Hack to add torchlib common imports to the model.""" model.opset_imports["pkg.onnxscript.torch_lib.common"] = 1 rank_func = ir.serde.deserialize_function(common_ops.Rank.to_function_proto()) is_scalar_func = ir.serde.deserialize_function(common_ops.IsScalar.to_function_proto()) model.functions[rank_func.identifier()] = rank_func model.functions[is_scalar_func.identifier()] = is_scalar_func def dtype_op_schema_compatible(dtype: torch.dtype, schema: onnx.defs.OpSchema) -> bool: """Checks if the dtype is compatible with the schema. When a dtype is "compatible" with the schema, it means we can use the dtype to create sample inputs by OpInfo to test the ONNX function and expect outputs to match. Args: dtype: The torch dtype used to create sample inputs by OpInfo. schema: The ONNX schema of the function. Returns: True if the dtype is compatible with the schema. """ if not schema.inputs: # If there are no inputs, we can't check compatibility. Assume it is compatible. # e.g. aten_randn has only attributes. return True if schema.inputs[0].name not in {"self", "input"}: # If the name of the first input is not "self" or "input", # it is usually an input that is not of the same type as the output. # We assume support in this case. # # For example, `aten_ones(size: IntType, dtype: int = FLOAT.dtype)` # has the first input as `size`, which is an integer, but it can support # any dtype. return True # Otherwise we check the type constraints of the first input. # For example, when dtype=torch.float32, and the op being tested has the schema # ``` # OpSchema( # name='aten_abs', # domain='pkg.onnxscript.torch_lib', # since_version=1, # doc='abs(Tensor self) -> Tensor', # type_constraints=[OpSchema.TypeConstraintParam(type_param_str='TReal', allowed_type_strs=['tensor(float)', 'tensor(int8)', 'tensor(int16)', 'tensor(int32)', 'tensor(int64)', 'tensor(float16)', 'tensor(double)', 'tensor(bfloat16)'], description='')], # inputs=[OpSchema.FormalParameter(name='self', type_str='TReal', description='', param_option=, is_homogeneous=True, min_arity=1, differentiation_category=)], # outputs=[OpSchema.FormalParameter(name='return_val', type_str='TReal', description='', param_option=, is_homogeneous=True, min_arity=1, differentiation_category=)], # attributes={} # ) # ``` # we see the first input type is "TReal", corresponding to the type constraint # with allowed types ['tensor(float)', 'tensor(int8)', 'tensor(int16)', # 'tensor(int32)', 'tensor(int64)', 'tensor(float16)', 'tensor(double)', # 'tensor(bfloat16)']. # Since torch.float32 (tensor(float)) is in the allowed types, we return True. first_input_type_name = schema.inputs[0].type_str # Find the type constraint for the first input by matching the parameter name first_input_type_constraint = next( (x for x in schema.type_constraints if first_input_type_name in x.type_param_str), None, ) assert first_input_type_constraint is not None allowed_type_strs = first_input_type_constraint.allowed_type_strs # Here we consider seq(tensor(float)) compatible with tensor(float) as well return any(TORCH_DTYPE_TO_ONNX_STRING[dtype] in type_str for type_str in allowed_type_strs) def graph_executor( test_name: str, outputs: Sequence[Any], ) -> Callable[[Callable[..., Any], tuple[Any], dict[str, Any]], None]: """Eagerly executes a function.""" def _capture_graph_and_evaluate_torch_script_evaluator(function: Callable, args, kwargs): """Captures the graph of a function and evaluates it using TorchScriptEvaluator.""" # Initialize the ONNX graph graph = ir.Graph( (), (), nodes=(), opset_imports={ "": 18, "pkg.torch.onnx": 1, "pkg.onnxscript.torch_lib.common": 1, "pkg.onnxscript.torch_lib": 1, }, name="main_graph", ) opset = onnxscript.opset18 tracer = _building.OpRecorder(opset, {}) ort_inputs = {} onnxscript_args: list[Any] = [] onnxscript_kwargs = {} for i, arg in enumerate(args): if isinstance(arg, np.ndarray): input_name = f"input_{i}" input = _tensors.SymbolicTensor( opset=opset, name=input_name, shape=ir.Shape(arg.shape), type=ir.TensorType(_TORCH_DTYPE_TO_ONNX[torch.tensor(arg).dtype]), ) graph.inputs.append(input) onnxscript_args.append(input) ort_inputs[input_name] = arg elif isinstance(arg, (list, tuple)): # str is also a sequence but we do not want to treat it as a tensor sequence_input = [] for j, subarg in enumerate(arg): if isinstance(subarg, np.ndarray): input_name = f"input_{i}_{j}" tensor = torch.tensor(subarg) input = _tensors.SymbolicTensor( opset=opset, name=input_name, shape=ir.Shape(tensor.shape), type=ir.TensorType(_TORCH_DTYPE_TO_ONNX[tensor.dtype]), ) graph.inputs.append(input) sequence_input.append(input) ort_inputs[input_name] = subarg else: # Include non-numpy inputs as-is # For example, it could be a None value that we want to keep sequence_input.append(subarg) onnxscript_args.append(sequence_input) else: onnxscript_args.append(arg) for key, value in kwargs.items(): if isinstance(value, np.ndarray): input = _tensors.SymbolicTensor( opset=opset, name=key, shape=ir.Shape(torch.tensor(value).shape), type=ir.TensorType(_TORCH_DTYPE_TO_ONNX[torch.tensor(value).dtype]), ) graph.inputs.append(input) ort_inputs[key] = value onnxscript_kwargs[key] = input else: onnxscript_kwargs[key] = value with onnxscript.evaluator.default_as(tracer): symbolic_outputs = function(*onnxscript_args, **onnxscript_kwargs) if not isinstance(symbolic_outputs, Sequence): symbolic_outputs = (symbolic_outputs,) # We need to set the size of the output tensors for the ONNX model to be valid for output, symbolic_output in zip(outputs, symbolic_outputs): if isinstance(output, Sequence): # Output is a sequence elem_dtype = _TORCH_DTYPE_TO_ONNX[output[0].dtype] symbolic_output.type = ir.SequenceType(ir.TensorType(elem_dtype)) continue output = ( output if isinstance(output, torch.Tensor) else torch.tensor(output, device="cpu") ) symbolic_output.shape = ir.Shape(output.shape) symbolic_output.dtype = _TORCH_DTYPE_TO_ONNX[output.dtype] graph.outputs.extend(symbolic_outputs) graph.extend(tracer.nodes) onnx_model = ir.Model(graph, ir_version=10, producer_name="torch_test") for identifier, onnxscript_function in tracer.functions.items(): if identifier in onnx_model.functions: continue if isinstance(onnxscript_function, ir.Function): ir_function = onnxscript_function else: # TODO: Get IR function directly when onnxscript is updated proto = onnxscript_function.to_function_proto() ir_function = ir.serde.deserialize_function(proto) onnx_model.functions[identifier] = ir_function add_torchlib_common_imports(onnx_model) # Make sure the model is valid model_proto = ir.to_proto(onnx_model) try: onnx.checker.check_model(model_proto, full_check=True) except (onnx.checker.ValidationError, onnx.shape_inference.InferenceError) as e: raise AssertionError(f"ONNX model is invalid. Model:\n{onnx_model}") from e model_proto = onnx.shape_inference.infer_shapes(model_proto, data_prop=True) try: if ( os.environ.get("CATCH_ORT_SEGFAULT") == "1" or os.environ.get("CREATE_REPRODUCTION_REPORT") == "1" ): # Use an individual process to run ONNX Runtime to catch segfaults return _safe_ort_session_run(model_proto.SerializeToString(), ort_inputs) return _ort_session_run(model_proto.SerializeToString(), ort_inputs) except ( # pylint: disable=c-extension-no-member onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail, onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.RuntimeException, onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument, onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidGraph, onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.NotImplemented, # pylint: enable=c-extension-no-member ) as e: if os.environ.get("CREATE_REPRODUCTION_REPORT") == "1": error_reproduction.create_reproduction_report( test_name, model_proto, ort_inputs, e ) raise RuntimeError( "ONNX Runtime failed to evaluate:\n" + _format_model_and_input_information(model_proto, ort_inputs) ) from e except OrtAbortedError as e: if os.environ.get("CREATE_REPRODUCTION_REPORT") == "1": # Save the model and inputs to a file for reproduction error_reproduction.create_reproduction_report( test_name, model_proto, ort_inputs, e ) raise OrtAbortedError( "ONNX Runtime aborted:\n" + _format_model_and_input_information(model_proto, ort_inputs) ) from e except Exception as e: if os.environ.get("CREATE_REPRODUCTION_REPORT") == "1": error_reproduction.create_reproduction_report( test_name, model_proto, ort_inputs, e ) raise return _capture_graph_and_evaluate_torch_script_evaluator def eager_executor( test_name: str, outputs, ) -> Callable[[Callable[..., Any], tuple[Any], dict[str, Any]], None]: """Eagerly executes a function.""" del test_name # Unused del outputs # Unused def executor(function, args, kwargs): return function(*args, **kwargs) return executor @contextlib.contextmanager def normal_xfail_skip_test_behaviors( test_behavior: Optional[str] = None, reason: Optional[str] = None ): """This context manager is used to handle the different behaviors of xfail and skip. Args: test_behavior (optional[str]): From DecorateMeta name, can be 'skip', 'xfail', or None. reason (optional[str]): The reason for the failure or skip. Raises: e: Any exception raised by the test case if it's not an expected failure. """ # We need to skip as soon as possible, as SegFault might also be a case. if test_behavior == "skip": pytest.skip(reason=reason) try: yield # We could use `except (AssertionError, RuntimeError, ...) as e:`, but it needs # to go over all test cases to find the right exception type. except Exception: # pylint: disable=broad-exception-caught if test_behavior is None: raise if test_behavior == "xfail": pytest.xfail(reason=reason) else: if test_behavior == "xfail": pytest.fail("Test unexpectedly passed") microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/function_libs/torch_lib/ops_test_data.py000066400000000000000000002560411475371071500275340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test op correctness by comparing with PyTorch results. ## Usage 1. Set the env var CATCH_ORT_SEGFAULT to catch segfaults from ONNX Runtime. ## How to add a new operator test This test use PyTorch's OpInfo mechanism to generate test cases for each operator. You may find all OpInfos in https://github.com/pytorch/pytorch/blob/7ec0d6f006fdd2c9b978dc6aa4923144684a3f51/torch/testing/_internal/common_methods_invocations.py#L8804 1. To enable test cases for an operator Add a `TorchLibOpInfo` entry to `TORCH_LIB_OPINFO` in `ops_test_data.py`. Specify `complex` if the function is designed for complex inputs. The `op_info_name` in `TorchLibOpInfo` needs to be unique in the TORCH_LIB_OPINFO list, but complex=True ops can share the same name with non-complex ops because they are tested separately. 2. Add `.skip` and/or `.xfail` to skip or xfail tests. Prefer xfail over skip when possible because that allows us to monitor the behavior and update the test will it passes. 2a. If a test is now failing because of xpass, because some previous errors are now fixed, removed the corresponding xfail. 3. If sample inputs of the OpInfo needs to be adjusted to fit the aten signature, create an input wrangler function. See `_mean_input_wrangler` for an example. 4. To test different ONNX functions that are registered as overloads of the same op, use `ops_test_common.duplicate_opinfo` to create new OpInfo with new names and map each to one overload. """ from __future__ import annotations import copy import dataclasses import functools from typing import Any, Callable, Collection, Optional import numpy as np import torch from torch.testing._internal import common_methods_invocations from torch.testing._internal.opinfo import definitions as opinfo_definitions from typing_extensions import Self from onnxscript._internal import version_utils from onnxscript.function_libs.torch_lib import _flags from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import core as core_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import fft as fft_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import linalg as linalg_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import nn as nn_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import prims as prims_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import special as special_ops from onnxscript.function_libs.torch_lib.ops import vision as vision_ops from tests.function_libs.torch_lib import extra_opinfo, ops_test_common # Create a copy of the op_db to modify OPS_DB = copy.deepcopy(common_methods_invocations.op_db) # Append extra op_db into the op database for testing OPS_DB.extend(opinfo_definitions.signal.op_db) OPS_DB.extend(extra_opinfo.OP_DB) @dataclasses.dataclass class TorchLibOpInfo: """A dataclass to store the information to test an torchlib op.""" # The name of the op_info, e.g. "add" op_info_name: str # The torchlib ONNX Function to test op: Callable[..., Any] # The input wrangler function to adjust the input to fit the aten signature input_wrangler: Optional[ Callable[[list[Any], dict[str, Any]], tuple[list[Any], dict[str, Any]]] ] = None # Whether the op is non-deterministic nondeterministic: bool = False # Whether to compare the shape only for the output[index] # For example: (1,2) means compare value for output[0] and shape for output[1] and [2] # We may be able to combine this with the nondeterministic option compare_shape_only_for_output: tuple[int, ...] = () # Whether the function is designed for complex inputs complex: bool = False # The acceptable tolerance of the inference result difference between PyTorch and ORT. # Format: {dtype: (rtol, atol)}. # For example: {torch.float16: (1e-3, 1e-3)} tolerance: dict[torch.dtype, tuple[float, float]] = dataclasses.field(default_factory=dict) # Expected skips or fails for the test and/or subtests skips_or_fails: list[ops_test_common.DecorateMeta] = dataclasses.field( default_factory=list ) def get_tolerance(self, dtype: torch.dtype) -> tuple[float | None, float | None]: """Returns the (rtol, atol) tolerance for the given dtype.""" if (tolerance := self.tolerance.get(dtype)) is not None: return tolerance # Use the PyTorch default if not specified # https://pytorch.org/docs/stable/testing.html return (None, None) def skip( self, variant_name: str = "", *, reason: str, dtypes: Optional[Collection[torch.dtype]] = None, device_type: Optional[str] = None, matcher: Optional[Callable[[Any], Any]] = None, enabled_if: bool = True, test_class_name: Optional[str] = None, ) -> Self: """Skips an OpInfo test. Args: variant_name: Optional OpInfo variant_test_name. reason: The reason for skipping. dtypes: The dtypes to skip. device_type: Device type. E.g. "cpu", "cuda". matcher: A function that matches the test sample input. It is used only when the skip is in the SKIP_XFAIL_SUBTESTS list. enabled_if: Whether the skip is enabled. test_class_name: The test class name to apply the skip to. If None, the skip is applied to all test classes. """ self.skips_or_fails.append( ops_test_common.skip( self.op_info_name, variant_name, reason=reason, dtypes=dtypes, device_type=device_type, matcher=matcher, enabled_if=enabled_if, test_class_name=test_class_name, ) ) return self def xfail( self, variant_name: str = "", *, reason: str, dtypes: Optional[Collection[torch.dtype]] = None, device_type: Optional[str] = None, matcher: Optional[Callable[[Any], Any]] = None, enabled_if: bool = True, test_class_name: Optional[str] = None, ) -> Self: """Expects an OpInfo test to fail. Args: variant_name: Optional OpInfo variant_test_name. reason: The reason for the failure. dtypes: The dtypes to expect the failure device_type: Device type. E.g. "cpu", "cuda".. matcher: A function that matches the test sample input. It is used only when the xfail is in the SKIP_XFAIL_SUBTESTS list. enabled_if: Whether the xfail is enabled. test_class_name: The test class name to apply the xfail to. If None, the xfail is applied to all test classes. """ self.skips_or_fails.append( ops_test_common.xfail( self.op_info_name, variant_name, reason=reason, dtypes=dtypes, device_type=device_type, matcher=matcher, enabled_if=enabled_if, test_class_name=test_class_name, ) ) return self # Modify this section ########################################################## def _amin_amax_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if "dim" not in kwargs: # Supply an empty dim to match the aten signature kwargs["dim"] = np.array([], dtype=np.int64) else: # Convert dim to a numpy array kwargs["dim"] = np.array(kwargs["dim"], dtype=np.int64).reshape((-1,)) return args, kwargs def _avg_pool_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if "dim" not in kwargs: if len(args) > 6: kwargs["divisor_override"] = args.pop(6) if len(args) > 5: kwargs["count_include_pad"] = args.pop(5) if len(args) > 4: kwargs["ceil_mode"] = args.pop(4) if len(args) > 3: padding = args.pop(3) if isinstance(padding, np.ndarray): # Cannot using list(padding) here, because the element will be numpy.int64 instead of int padding = padding.tolist() kwargs["padding"] = padding if len(args) > 2: stride = args.pop(2) if isinstance(stride, np.ndarray): stride = stride.tolist() kwargs["stride"] = stride kernel_size = args.pop(1) if isinstance(kernel_size, np.ndarray): kernel_size = kernel_size.tolist() kwargs["kernel_size"] = kernel_size return args, kwargs def _cross_entropy_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if "reduction" in kwargs: reduction_vals = ["none", "mean", "sum"] value = kwargs["reduction"] idx = reduction_vals.index(value) kwargs["reduction"] = idx return args, kwargs def _dropout_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if "training" in kwargs: kwargs["train"] = kwargs["training"] kwargs.pop("training") return args, kwargs def _einsum_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # Swap the equation and tensors to revert the special handling in the OpInfo return [args[1], args[0]], kwargs def _embedding_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: """Remove arguments not present in the aten op signature.""" kwargs.pop("max_norm", None) kwargs.pop("norm_type", None) return args, kwargs def _empty_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: """Remove arguments not present in the aten op signature.""" kwargs.pop("requires_grad", None) return args, kwargs def _grid_sample_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # Convert string attriute to int as input inter_mode_options = {"bilinear": 0, "nearest": 1, "bicubic": 2} padding_mode_options = {"zeros": 0, "border": 1, "reflection": 2} args.append(inter_mode_options[kwargs["mode"]]) args.append(padding_mode_options[kwargs["padding_mode"]]) args.append(kwargs["align_corners"]) kwargs.clear() return args, kwargs def _im2col_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # Move kernel_size, dilation, padding and stride from args to kwargs if len(args) == 5: # Handle stride stride = args.pop() if isinstance(stride, np.ndarray): # convert stride to list[int] stride = stride.tolist() kwargs["stride"] = stride # Handle padding padding = args.pop() if isinstance(padding, np.ndarray): # convert padding to list[int] padding = padding.tolist() kwargs["padding"] = padding # Handle dilation dilation = args.pop() if isinstance(dilation, np.ndarray): # convert dilation to list[int] dilation = dilation.tolist() kwargs["dilation"] = dilation # Handle kernel_size kernel_size = args.pop() if isinstance(kernel_size, np.ndarray): # convert kernel_size to list[int] kernel_size = kernel_size.tolist() kwargs["kernel_size"] = kernel_size return args, kwargs def _index_put_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: args[1] = [np.array(elem) for elem in args[1]] return args, kwargs def _max_pool_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # Remove return_indices argument because this op doesn't accept it kwargs.pop("return_indices", None) return args, kwargs def _mean_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # Make the dims as tensor if "dim" in kwargs: kwargs["dim"] = np.array(kwargs["dim"], dtype=np.int64) return args, kwargs def _mse_loss_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if "reduction" in kwargs: reduction_vals = ["none", "mean", "sum"] # [0,1,2], default=1 value = kwargs["reduction"] idx = reduction_vals.index(value) kwargs["reduction"] = idx return args, kwargs def _nll_loss_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if "reduction" in kwargs: # aten_nll_loss can only accept integer argument instead of string reduction_vals = ["none", "mean", "sum"] value = kwargs["reduction"] kwargs["reduction"] = reduction_vals.index(value) return args, kwargs def _nonzero_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: kwargs.pop("as_tuple", None) return args, kwargs def _reflection_pad2d_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: args.pop(2) # remove 'reflect' arg return args, kwargs def _replication_pad2d_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: args.pop(2) # remove 'replicate' arg return args, kwargs def _replication_pad3d_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: args.pop(2) # remove 'replicate' arg return args, kwargs def _roll_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if len(args) >= 3: if isinstance(args[2], np.ndarray): # convert dims to list[int] # Change dims from args to kwargs to keep tuple/list type dims = args.pop(2) kwargs["dims"] = dims.tolist() elif isinstance(args[2], int): # convert dims to list[int] dims = args.pop(2) kwargs["dims"] = [] kwargs["dims"].append(dims) if isinstance(args[1], np.ndarray): # convert shift to list[int] shifts = args.pop(1) kwargs["shifts"] = shifts.tolist() elif isinstance(args[1], int): shifts = args.pop(1) kwargs["shifts"] = [] kwargs["shifts"].append(shifts) return args, kwargs def _scalar_tensor_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: kwargs.pop("requires_grad", None) return args, kwargs def _scatter_reduce_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # Put the string into kwargs, otherwise FullGraph mode could not find get 'reduce' argument kwargs["reduce"] = args.pop(4) return args, kwargs def _sum_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: if kwargs.get("dim") is not None: kwargs["dim"] = np.array(kwargs["dim"], dtype=np.int64) return args, kwargs def _unflatten_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: args[1] = np.array(args[1], dtype=np.int64) return args, kwargs def _where_input_wrangler( args: list[Any], kwargs: dict[str, Any] ) -> tuple[list[Any], dict[str, Any]]: # The aten::where op takes condition, x, y as inputs # Swap the first two inputs args[0], args[1] = args[1], args[0] return args, kwargs # Ops to be tested for numerical consistency between onnx and pytorch # Find the names of the OpInfos in torch/testing/_internal/common_methods_invocations.py TESTED_TORCHLIB_OPS: tuple[TorchLibOpInfo, ...] = ( TorchLibOpInfo( "ops.aten._fft_c2c", # Custom from extra_opinfo fft_ops.aten__fft_c2c, tolerance={torch.complex64: (3e-3, 1.8e-4)}, complex=True, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._fft_c2r", # Custom from extra_opinfo fft_ops.aten__fft_c2r, tolerance={torch.complex64: (3e-3, 1.8e-4)}, complex=True, ).xfail( dtypes=(torch.complex64,), reason="fixme: the result is wrong: https://github.com/microsoft/onnxscript/pull/926", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._fft_r2c", # Custom from extra_opinfo fft_ops.aten__fft_r2c, tolerance={torch.float64: (2e-6, 2e-6), torch.float32: (3e-2, 3e-4)}, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._local_scalar_dense", core_ops.aten__local_scalar_dense, ), TorchLibOpInfo("ops.aten._log_softmax", core_ops.aten__log_softmax), TorchLibOpInfo( "ops.aten._log_softmax_half", core_ops.aten__log_softmax_half, tolerance={torch.float16: (1e-3, 1e-3)}, ) .xfail( reason="PyTorch does not implement _log_softmax for float16 on CPU", dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.torch_older_than("2.2"), ) .xfail( enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ), TorchLibOpInfo("ops.aten._softmax", core_ops.aten__softmax), TorchLibOpInfo("ops.aten._softmax_half", core_ops.aten__softmax_half) .xfail( reason="PyTorch does not implement _softmax for float16 on CPU", dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.torch_older_than("2.2"), ) .xfail( enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ), TorchLibOpInfo("all_dim", core_ops.aten_all_dim).skip( matcher=lambda sample: not (len(sample.kwargs) > 0) or isinstance(sample.kwargs.get("dim"), tuple), reason="this Aten overload only support one tensor as input and {dim,keepdim} as kwargs by design. dim must be an integer", ), TorchLibOpInfo("all_dims", core_ops.aten_all_dims).skip( matcher=lambda sample: not isinstance(sample.kwargs.get("dim"), tuple), reason="this overload requires dim to be a tuple", ), TorchLibOpInfo("allclose", core_ops.aten_allclose), TorchLibOpInfo( "all", core_ops.aten_all, ).skip( matcher=lambda sample: len(sample.kwargs) != 0, reason="this Aten overload only support one tensor as input by design", ), TorchLibOpInfo("abs", core_ops.aten_abs), TorchLibOpInfo("abs", core_ops.aten_abs_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("acos", core_ops.aten_acos), TorchLibOpInfo("acosh", core_ops.aten_acosh), TorchLibOpInfo("add", core_ops.aten_add, tolerance={torch.float16: (1e-3, 1e-3)}), TorchLibOpInfo("add", core_ops.aten_add_complex, complex=True), TorchLibOpInfo( "addbmm", core_ops.aten_addbmm, tolerance={torch.float32: (2e-5, 2e-5), torch.float16: (2e-1, 2e-2)}, ), TorchLibOpInfo("addcdiv", core_ops.aten_addcdiv, tolerance={torch.float16: (3e-2, 1e-3)}), TorchLibOpInfo("addcmul", core_ops.aten_addcmul, tolerance={torch.float16: (4e-3, 3e-3)}), TorchLibOpInfo("addmm", core_ops.aten_addmm) .xfail( dtypes=(torch.int16, torch.int32, torch.int64), reason="ONNX Runtime does not support int inputs to Gemm", ) .xfail( "decomposed", dtypes=(torch.int16, torch.int32, torch.int64), reason="ONNX Runtime does not support int inputs to Gemm", ) .skip( "decomposed", matcher=lambda sample: torch.numel(sample.input) == 0 or torch.numel(sample.args[0]) == 0 or torch.numel(sample.args[1]) == 0, reason="zero sized inputs cannot be compared", ), TorchLibOpInfo("addmv", core_ops.aten_addmv, tolerance={torch.float16: (2e-3, 2e-2)}), TorchLibOpInfo( "addr", core_ops.aten_addr, tolerance={torch.float16: (3e-3, 4e-3)}, ), TorchLibOpInfo( "amax", core_ops.aten_amax, input_wrangler=_amin_amax_input_wrangler, ), TorchLibOpInfo( "amin", core_ops.aten_amin, input_wrangler=_amin_amax_input_wrangler, ), TorchLibOpInfo( "any", core_ops.aten_any, ).skip( matcher=lambda sample: len(sample.kwargs) != 0, reason="this Aten overload only support one tensor as input by design", ), TorchLibOpInfo( "any_dim", core_ops.aten_any_dim, ).skip( matcher=lambda sample: not (len(sample.kwargs) > 0) or isinstance(sample.kwargs.get("dim"), tuple), reason="this Aten overload only support one tensor as input and {dim,keepdim} as kwargs by design. dim must be an integer", ), TorchLibOpInfo("any_dims", core_ops.aten_any_dims).skip( matcher=lambda sample: not isinstance(sample.kwargs.get("dim"), tuple), reason="this overload requires dim to be a tuple", ), TorchLibOpInfo("asin", core_ops.aten_asin), TorchLibOpInfo("asinh", core_ops.aten_asinh), TorchLibOpInfo("atan", core_ops.aten_atan), TorchLibOpInfo("atan2", core_ops.aten_atan2, tolerance={torch.float16: (1e-3, 1e-3)}), TorchLibOpInfo("atanh", core_ops.aten_atanh), TorchLibOpInfo("atleast_1d", core_ops.aten_atleast_1d).skip( matcher=lambda sample: isinstance(sample.input, (list, tuple)), reason="takes single tensor as input", ), TorchLibOpInfo( "atleast_1d_Sequence", core_ops.aten_atleast_1d_sequence, ) .skip( matcher=lambda sample: not isinstance(sample.input, (list, tuple)), reason="takes tensor sequences only", ) .xfail( enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.16"), reason=( "fixme: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : This is an invalid model. Error: Duplicate definition of name (_0x9370ed0_rank)." "https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/960" ), ) .xfail( reason=( "fixme: ORT shape inference failed." "https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1007" ), ), TorchLibOpInfo("atleast_2d", core_ops.aten_atleast_2d).skip( matcher=lambda sample: isinstance(sample.input, (list, tuple)), reason="takes single tensor as input", ), TorchLibOpInfo( "atleast_2d_Sequence", core_ops.aten_atleast_2d_sequence, ) .skip( matcher=lambda sample: not isinstance(sample.input, (list, tuple)), reason="takes tensor sequences only", ) .xfail( enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.16"), reason=( "fixme: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : This is an invalid model. Error: Duplicate definition of name (_0x9370ed0_rank)." "https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/960" ), ) .xfail( reason=( "fixme: ORT shape inference failed." "https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1007" ), ), TorchLibOpInfo("atleast_3d", core_ops.aten_atleast_3d).skip( matcher=lambda sample: isinstance(sample.input, (list, tuple)), reason="takes single tensor as input", ), TorchLibOpInfo( "atleast_3d_Sequence", core_ops.aten_atleast_3d_sequence, ) .skip( matcher=lambda sample: not isinstance(sample.input, (list, tuple)), reason="takes tensor sequences only", ) .xfail( enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.16"), reason=( "fixme: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : This is an invalid model. Error: Duplicate definition of name (_0x9370ed0_rank)." "https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/960" ), ) .xfail( reason=( "fixme: ORT shape inference failed." "https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1007" ), ), TorchLibOpInfo("baddbmm", core_ops.aten_baddbmm, tolerance={torch.float16: (1e-3, 1e-2)}), TorchLibOpInfo("bernoulli", core_ops.aten_bernoulli, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo( # This string is a unique ID. In extra_opinfo.py, we # also define test data for this ID with # `opinfo_core.OpInfo("aten.bernoulli.p", ...)`. "ops.aten.bernoulli.p", core_ops.aten_bernoulli_p, # Skip comparison for the output of this op because it is a random tensor. nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo("ops.aten.bernoulli.p_deterministic", core_ops.aten_bernoulli_p), TorchLibOpInfo("bitwise_and", core_ops.aten_bitwise_and), TorchLibOpInfo("bitwise_left_shift_int16", core_ops.aten_bitwise_left_shift_int16), TorchLibOpInfo("bitwise_left_shift_int32", core_ops.aten_bitwise_left_shift_int32), TorchLibOpInfo("bitwise_left_shift_int64", core_ops.aten_bitwise_left_shift_int64), TorchLibOpInfo("bitwise_left_shift_int8", core_ops.aten_bitwise_left_shift_int8), TorchLibOpInfo("bitwise_not", core_ops.aten_bitwise_not), TorchLibOpInfo("bitwise_or", core_ops.aten_bitwise_or), TorchLibOpInfo("bitwise_right_shift_int16", core_ops.aten_bitwise_right_shift_int16), TorchLibOpInfo("bitwise_right_shift_int32", core_ops.aten_bitwise_right_shift_int32), TorchLibOpInfo("bitwise_right_shift_int64", core_ops.aten_bitwise_right_shift_int64), TorchLibOpInfo("bitwise_right_shift_int8", core_ops.aten_bitwise_right_shift_int8), TorchLibOpInfo("bitwise_xor", core_ops.aten_bitwise_xor), TorchLibOpInfo("ops.aten.blackman_window", core_ops.aten_blackman_window), TorchLibOpInfo("bmm", core_ops.aten_bmm), TorchLibOpInfo("broadcast_to", core_ops.aten_broadcast_to), TorchLibOpInfo("cat", core_ops.aten_cat).skip( matcher=lambda sample: sample.input[0].equal( torch.tensor([]).to(sample.input[0].device) ), reason="fixme: ORT aborts with zero-dim tensors. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16619", ), TorchLibOpInfo("cat", core_ops.aten_cat_complex, complex=True).skip( matcher=lambda sample: sample.input[0].equal( torch.tensor([]).to(sample.input[0].device) ), reason="fixme: ORT aborts with zero-dim tensors. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16619", ), TorchLibOpInfo("ceil", core_ops.aten_ceil), TorchLibOpInfo( "chunk", core_ops.aten_chunk, ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: SplitToSequence op inference failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16006", ) .xfail( dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not implement SplitToSequence for bool inputs: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16905", ), TorchLibOpInfo("clamp_max", core_ops.aten_clamp_max).skip( reason="Size 0 inputs are not handled by design", matcher=lambda sample: sample.input.numel() == 0, ), TorchLibOpInfo("clamp_min", core_ops.aten_clamp_min).skip( reason="Size 0 inputs are not handled by design", matcher=lambda sample: sample.input.numel() == 0, ), TorchLibOpInfo("clone", core_ops.aten_clone), TorchLibOpInfo("complex", core_ops.aten_complex), TorchLibOpInfo("concat", core_ops.aten_cat).skip( matcher=lambda sample: sample.input[0].equal( torch.tensor([]).to(sample.input[0].device) ), reason="fixme: ORT aborts with zero-dim tensors. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16619", ), TorchLibOpInfo("concatenate", core_ops.aten_cat).skip( matcher=lambda sample: sample.input[0].equal( torch.tensor([]).to(sample.input[0].device) ), reason="fixme: ORT aborts with zero-dim tensors. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16619", ), TorchLibOpInfo("conj", core_ops.aten_conj), TorchLibOpInfo("conj", core_ops.aten_conj_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("constant_pad_nd", core_ops.aten_constant_pad_nd), # TorchLibOpInfo("copy", core_ops.aten_copy), # copy is not in OPS_DB TorchLibOpInfo("cos", core_ops.aten_cos), TorchLibOpInfo("cosh", core_ops.aten_cosh), TorchLibOpInfo("cross", core_ops.aten_cross, tolerance={torch.float16: (6e-3, 3e-3)}), TorchLibOpInfo("deg2rad", core_ops.aten_deg2rad), # TorchLibOpInfo("detach", core_ops.aten_detach), # detach is not in OP-TEST-DB TorchLibOpInfo("diagonal", core_ops.aten_diagonal), TorchLibOpInfo("diagonal_bool", core_ops.aten_diagonal_bool), TorchLibOpInfo("div", core_ops.aten_div).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("rounding_mode") is not None, reason="this variation does not take the rounding_mode argument", ), TorchLibOpInfo("true_divide", core_ops.aten_div), TorchLibOpInfo("true_divide", core_ops.aten_div_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("div_mode", core_ops.aten_div_mode) .skip( variant_name="no_rounding_mode", reason="this variation requires the rounding_mode argument", ) .skip( variant_name="trunc_rounding", dtypes=(torch.float16,), # Numbers match sometimes but not other times reason="fixme: off-by-one. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/990", ), TorchLibOpInfo("div_mode_int", core_ops.aten_div_mode_int).skip( variant_name="no_rounding_mode", reason="this variation requires the rounding_mode argument", ), TorchLibOpInfo("dot", core_ops.aten_dot), TorchLibOpInfo( "empty", core_ops.aten_empty, input_wrangler=_empty_input_wrangler, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo("einsum", core_ops.aten_einsum, input_wrangler=_einsum_input_wrangler) .xfail( reason="fixme: PyTorch produces int64 output with int32 input", dtypes=(torch.int32,), ) .xfail( reason="fixme: ONNX shape inference fails: https://github.com/onnx/onnx/issues/5739", matcher=lambda sample: sample.args[0] == "...ik, ...j -> ij", ), # TorchLibOpInfo("empty_strided", core_ops.aten_empty_strided), # empty_strided is not in OPS_DB TorchLibOpInfo("eq", core_ops.aten_eq), TorchLibOpInfo("equal", core_ops.aten_equal), TorchLibOpInfo("exp", core_ops.aten_exp), TorchLibOpInfo("exp2", core_ops.aten_exp2), TorchLibOpInfo("expand", core_ops.aten_expand), TorchLibOpInfo("expand_as", core_ops.aten_expand_as), TorchLibOpInfo("erf", special_ops.aten_special_erf), TorchLibOpInfo( "erfc", special_ops.aten_special_erfc, tolerance={torch.float16: (5e-1, 2e-4)} ), TorchLibOpInfo( "expm1", special_ops.aten_special_expm1, tolerance={torch.float16: (1e-2, 2e-4)} ), TorchLibOpInfo("special.erfcx", special_ops.aten_special_erfcx).xfail( reason="fixme: The implementation is numerically unstable: https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/1223" ), TorchLibOpInfo("fill", core_ops.aten_fill), TorchLibOpInfo("flip", core_ops.aten_flip).skip( reason="fixme: size 0 inputs are not handled yet", matcher=lambda sample: sample.input.numel() == 0, ), TorchLibOpInfo("flatten", core_ops.aten_flatten), TorchLibOpInfo("floor", core_ops.aten_floor), TorchLibOpInfo("ops.aten.floor_divide", core_ops.aten_floor_divide), TorchLibOpInfo("fmod", core_ops.aten_fmod), TorchLibOpInfo("frac", core_ops.aten_frac), TorchLibOpInfo("full", core_ops.aten_full), TorchLibOpInfo( "full_like", core_ops.aten_full_like, ), TorchLibOpInfo("gather", core_ops.aten_gather).skip( matcher=lambda sample: sample.input.numel() == 0 or sample.args[1].numel() == 0, reason="fixme: ORT does not support empty tensors as input", ), TorchLibOpInfo("ge", core_ops.aten_ge), TorchLibOpInfo("ge_bool", core_ops.aten_ge_bool), TorchLibOpInfo("gt", core_ops.aten_gt), TorchLibOpInfo("gt_bool", core_ops.aten_gt_bool), # TorchLibOpInfo("is_same_size", core_ops.aten_is_same_size), # no test case in OPS_DB # TorchLibOpInfo("is_nonzero", core_ops.aten_is_nonzero), # no test case in OPS_DB TorchLibOpInfo("ops.aten.index.Tensor", core_ops.aten_index), TorchLibOpInfo("ops.aten.index.Tensor.bool", core_ops.aten_index_bool), TorchLibOpInfo( "index_put_bool", core_ops.aten_index_put_bool, input_wrangler=_index_put_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.args[0][0].dtype != torch.bool, reason="this Aten overload only supports tensor(bool) as indices", ), TorchLibOpInfo( "index_put", core_ops.aten_index_put, input_wrangler=_index_put_input_wrangler, ) .skip( matcher=lambda sample: sample.args[0][0].dtype != torch.int64, reason="this Aten overload only supports tensor(int) as indices", ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("accumulate") is True, reason="fixme: ORT only supports float32 when accumulate is True: MLFloat16 data type is not supported with ScatterND when reduction is 'add'", ), TorchLibOpInfo("ops.aten.index_put", core_ops.aten_index_put), TorchLibOpInfo("ops.aten._unsafe_index_put", core_ops.aten_index_put), TorchLibOpInfo("index_select", core_ops.aten_index_select), TorchLibOpInfo("isclose", core_ops.aten_isclose), TorchLibOpInfo("isfinite", core_ops.aten_isfinite), TorchLibOpInfo("isinf", core_ops.aten_isinf), TorchLibOpInfo("isnan", core_ops.aten_isnan), TorchLibOpInfo("isneginf", core_ops.aten_isneginf), TorchLibOpInfo("isposinf", core_ops.aten_isposinf), TorchLibOpInfo("lift_fresh_copy", core_ops.aten_lift_fresh_copy), TorchLibOpInfo("linalg.det", linalg_ops.aten_linalg_det), TorchLibOpInfo( "linalg.vector_norm", linalg_ops.aten_linalg_vector_norm, tolerance={torch.float16: (2e-3, 2e-3)}, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("ord") == 6, dtypes=(torch.float16,), reason="ORT returns a more accurate value for float16 with ord=6 (expected=Inf, actual=9.48).", ), TorchLibOpInfo( "linspace", core_ops.aten_linspace, tolerance={torch.float16: (2e-2, 2e-3)}, ) .xfail( dtypes=(torch.int64, torch.int32), reason="fixme: Results do not match with PyTorch. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/854", ) .xfail( variant_name="tensor_overload", dtypes=(torch.int64, torch.int32), reason="fixme: Results do not match with PyTorch. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/854", enabled_if=not version_utils.torch_older_than("2.2"), ), TorchLibOpInfo("log", core_ops.aten_log), TorchLibOpInfo("le", core_ops.aten_le), TorchLibOpInfo("le_bool", core_ops.aten_le_bool), TorchLibOpInfo( "lerp", core_ops.aten_lerp, tolerance={torch.float16: (2e-3, 2e-1)}, ), TorchLibOpInfo("log10", core_ops.aten_log10), TorchLibOpInfo("log1p", core_ops.aten_log1p), TorchLibOpInfo( "log_softmax", special_ops.aten_special_log_softmax, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4), torch.float16: (4e-4, 6e-3)}, ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ) .xfail( variant_name="with_dtype", dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0, reason="fixme: LogSoftMax does not support empty tensor as input", ) .skip( variant_name="with_dtype", matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0, reason="fixme: LogSoftMax does not support empty tensor as input", ), TorchLibOpInfo("log2", core_ops.aten_log2), TorchLibOpInfo("logaddexp", core_ops.aten_logaddexp, tolerance={torch.float16: (1, 1e-4)}), TorchLibOpInfo( "logaddexp2", core_ops.aten_logaddexp2, tolerance={torch.float16: (2e-2, 6e-4)} ), TorchLibOpInfo( "logcumsumexp", core_ops.aten_logcumsumexp, tolerance={torch.float16: (1e-2, 1e-1)} ), TorchLibOpInfo("logdet", core_ops.aten_logdet), TorchLibOpInfo("logsumexp", core_ops.aten_logsumexp), TorchLibOpInfo("lt", core_ops.aten_lt), TorchLibOpInfo("lt_bool", core_ops.aten_lt_bool), TorchLibOpInfo("masked_fill", core_ops.aten_masked_fill).xfail( dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not have an implementation for Where with bool inputs.", ), TorchLibOpInfo( "matmul", core_ops.aten_matmul, # Windows requires a more relaxed tolerance tolerance={torch.float32: (2e-5, 2e-5), torch.float16: (1e-2, 2e-2)}, ).skip( matcher=lambda sample: torch.numel(sample.input) == 0, reason="values of matmul of [m, 0] and [0, n] matrices are undefined", ), TorchLibOpInfo("maximum", core_ops.aten_maximum), TorchLibOpInfo("maximum_bool", core_ops.aten_maximum_bool), TorchLibOpInfo( "mean", core_ops.aten_mean, input_wrangler=_mean_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dim") is not None, reason="this Aten overload only accept 1 inputs: self", ), TorchLibOpInfo( "mean_dim", core_ops.aten_mean_dim, input_wrangler=_mean_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dim") is None, reason="this Aten overload can accept 2 inputs:(self, dim)", ), TorchLibOpInfo("mH", core_ops.aten_mH), TorchLibOpInfo("mH", core_ops.aten_mH_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("min_dim", core_ops.aten_min_dim).xfail( matcher=lambda sample: len(sample.args) == 0 or (len(sample.args) > 0 and not isinstance(sample.args[0], int)), reason="this ATen overload only support one tensor as input and another int as args", ), TorchLibOpInfo( "min", core_ops.aten_min, ).skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) > 0, reason="this ATen overload only supports one tensor as input by design", ), TorchLibOpInfo("minimum", core_ops.aten_minimum), TorchLibOpInfo("minimum_bool", core_ops.aten_minimum_bool), TorchLibOpInfo("mm", core_ops.aten_mm).skip( matcher=lambda sample: torch.numel(sample.input) == 0, reason="values of matmul of [m, 0] and [0, n] matrices are undefined", ), TorchLibOpInfo("mT", core_ops.aten_mT), TorchLibOpInfo("mT", core_ops.aten_mT_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("mul", core_ops.aten_mul), TorchLibOpInfo("mul", core_ops.aten_mul_complex, complex=True), TorchLibOpInfo( "mv", core_ops.aten_mv, tolerance={torch.float16: (3e-2, 1e-2)}, ), TorchLibOpInfo("narrow", core_ops.aten_narrow), TorchLibOpInfo("ops.aten.native_dropout", core_ops.aten_native_dropout), TorchLibOpInfo("ne", core_ops.aten_ne), TorchLibOpInfo("neg", core_ops.aten_neg), TorchLibOpInfo( "new_empty", core_ops.aten_new_empty, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo( "new_empty_strided", core_ops.aten_new_empty_strided, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo( "new_full", core_ops.aten_new_full, ), TorchLibOpInfo( "new_ones", core_ops.aten_new_ones, ), TorchLibOpInfo( "new_zeros", core_ops.aten_new_zeros, ), TorchLibOpInfo("nn.functional.celu", nn_ops.aten_celu), TorchLibOpInfo("nn.functional.celu_type_promoted", nn_ops.aten_celu_type_promoted), TorchLibOpInfo( "nn.functional.cross_entropy", # use cross_entropy as test case instead of cross_entropy_loss (not in OPS_DB) nn_ops.aten_cross_entropy_loss, tolerance={torch.float16: (1e-2, 1e-2)}, input_wrangler=_cross_entropy_input_wrangler, ).xfail( matcher=lambda sample: len(sample.args) < 1 or (isinstance(sample.args[0], torch.Tensor) and sample.args[0].dtype != torch.int64), reason="ONNX SoftmaxCrossEntropyLoss op only accept argument[target] as int type", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.dropout", core_ops.aten_dropout, input_wrangler=_dropout_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: len(sample.kwargs) == 0 or sample.kwargs.get("p", 0.0) > 0.0, reason="dropout is random so the result not match", ), TorchLibOpInfo("nn.functional.elu", nn_ops.aten_elu), TorchLibOpInfo( "ops.aten.embedding_bag", core_ops.aten_embedding_bag, tolerance={torch.float16: (1e-2, 5e-2)}, compare_shape_only_for_output=(1, 2, 3), ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.embedding_bag.padding_idx", core_ops.aten_embedding_bag_padding_idx, tolerance={torch.float16: (1e-2, 1e-2)}, compare_shape_only_for_output=(1, 2, 3), ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.embedding_renorm", core_ops.aten_embedding_renorm, tolerance={torch.float16: (1e-2, 1e-2)}, compare_shape_only_for_output=(1, 2, 3), ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.embedding", core_ops.aten_embedding, input_wrangler=_embedding_input_wrangler, ), TorchLibOpInfo("nn.functional.hardsigmoid", nn_ops.aten_hardsigmoid), TorchLibOpInfo("nn.functional.hardswish", nn_ops.aten_hardswish), TorchLibOpInfo("nn.functional.hardtanh", nn_ops.aten_hardtanh), TorchLibOpInfo("nn.functional.leaky_relu", nn_ops.aten_leaky_relu), TorchLibOpInfo( "nn.functional.logsigmoid", nn_ops.aten_log_sigmoid, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4), torch.float16: (8e-2, 4e-4)}, ), TorchLibOpInfo("nn.functional.mish", nn_ops.aten_mish), TorchLibOpInfo( "nn.functional.nll_loss", nn_ops.aten_nll_loss, input_wrangler=_nll_loss_input_wrangler, tolerance={torch.float16: (5e-2, 1e-2)}, ), TorchLibOpInfo("nn.functional.pad", nn_ops.aten_pad) .skip( variant_name="circular", reason="fixme: ORT does not support the circular mode", ) .skip( variant_name="replicate_negative", reason="fixme: The implementation for negative paddings is not correct", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.pixel_shuffle", core_ops.aten_pixel_shuffle, ) .xfail( dtypes=(torch.int32, torch.int64), reason="fixme: ONNX Runtime does not support int32/64 inputs", ) .xfail( matcher=lambda sample: sample.input.numel() == 0, reason="fixme: ORT does not support empty tensor as input", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.pixel_unshuffle", core_ops.aten_pixel_unshuffle, ) .xfail( dtypes=(torch.int32, torch.int64), reason="fixme: ONNX Runtime does not support int32/64 inputs", ) .xfail( matcher=lambda sample: sample.input.numel() == 0, reason="fixme: ORT does not support empty tensor as input", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.reflection_pad1d", nn_ops.aten_reflection_pad1d, ).xfail( dtypes=(torch.int64,), reason="Torch not implement reflection_pad1d for int64.", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.reflection_pad2d", nn_ops.aten_reflection_pad2d, input_wrangler=_reflection_pad2d_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: not (len(sample.args) > 1 and sample.args[1] == "reflect"), reason="this Aten overload need args[1] == 'reflect' for pad mode", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.relu", nn_ops.aten_relu, ).xfail( dtypes=(torch.int64,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: ORT did not implement Relu for int64. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16654", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.relu6", nn_ops.aten_relu6, ).xfail( dtypes=(torch.int64,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: ORT did not implement Relu for int64. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16654", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.replication_pad1d", nn_ops.aten_replication_pad1d, ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.replication_pad2d", nn_ops.aten_replication_pad2d, input_wrangler=_replication_pad2d_input_wrangler, ) .skip( matcher=lambda sample: not (len(sample.args) > 1 and sample.args[1] == "replicate"), reason="this Aten overload need args[1] == 'replicate' for pad mode", ) .xfail( variant_name="replicate_negative", enabled_if=not version_utils.torch_older_than("2.2"), reason="fixme: negative padding is not implemented yet", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.replication_pad3d", nn_ops.aten_replication_pad3d, input_wrangler=_replication_pad3d_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: not ( len(sample.args) > 1 and sample.args[1] == "replicate" and len(sample.input.shape) == 5 ), reason="this Aten overload need args[1] == 'replicate' for pad mode, and 3D tensor", ), TorchLibOpInfo("nn.functional.selu", core_ops.aten_selu), TorchLibOpInfo( "nn.functional.mse_loss", nn_ops.aten_mse_loss, input_wrangler=_mse_loss_input_wrangler, ), TorchLibOpInfo( "nonzero", core_ops.aten_nonzero, input_wrangler=_nonzero_input_wrangler, ) .xfail( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("as_tuple"), reason="as_tuple=True is not supported", ) .xfail( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0, reason="fixme: output 'shape' do not match: torch.Size([0, 1]) != torch.Size([0, 0]).", ), TorchLibOpInfo("normal", core_ops.aten_normal, nondeterministic=True) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) > 0 and not isinstance(sample.args[0], float), reason="ORT only accept float type for args[0] 'mean'", ) .xfail( variant_name="number_mean", reason="This variant does not support dtype as an argument", matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dtype") is not None, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.normal.float_Tensor", core_ops.aten_normal_float_tensor, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.normal.Tensor_float", core_ops.aten_normal_tensor_float, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.normal.Tensor_Tensor", core_ops.aten_normal_tensor_tensor, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo("ones", core_ops.aten_ones), TorchLibOpInfo("permute", core_ops.aten_permute), TorchLibOpInfo("polar", core_ops.aten_polar), TorchLibOpInfo("pow", core_ops.aten_pow), TorchLibOpInfo("prod", core_ops.aten_prod).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dim") is not None or sample.kwargs.get("keepdim") is not None or sample.kwargs.get("dtype") != -1, reason="this Aten overload only accept 1 inputs: self", ), TorchLibOpInfo("prod_dim_int", core_ops.aten_prod_dim_int).skip( matcher=lambda sample: ( sample.kwargs.get("dim") is None and sample.kwargs.get("keepdim") is None ) or sample.kwargs.get("dtype") != -1, reason="this Aten overload can accept 3 inputs:(self, dim, keepdim)", ), TorchLibOpInfo("nn.functional.prelu", core_ops.aten_prelu), TorchLibOpInfo("ops.aten.rand", core_ops.aten_rand, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo("ops.aten.rand_like", core_ops.aten_rand_like, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo("ops.aten.randint", core_ops.aten_randint, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo("ops.aten.randint.low", core_ops.aten_randint_low, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo("ops.aten.randint_like", core_ops.aten_randint_like, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo( "ops.aten.randint_like.low_dtype", core_ops.aten_randint_like_low_dtype, nondeterministic=True, ), TorchLibOpInfo("ops.aten.randn", core_ops.aten_randn, nondeterministic=True).xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: Shape inference error", ), TorchLibOpInfo("ops.aten.randn_like", core_ops.aten_randn_like, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo("rad2deg", core_ops.aten_rad2deg), TorchLibOpInfo("reciprocal", core_ops.aten_reciprocal), TorchLibOpInfo( "remainder", core_ops.aten_remainder, ), TorchLibOpInfo("repeat", core_ops.aten_repeat), TorchLibOpInfo("reshape", core_ops.aten_reshape), TorchLibOpInfo("resolve_conj", core_ops.aten_resolve_conj), TorchLibOpInfo("resolve_neg", core_ops.aten_resolve_neg), TorchLibOpInfo("round", core_ops.aten_round).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("decimals") is not None, reason="this Aten overload only support one tensor as input and one int as args by design", ), TorchLibOpInfo("round_decimals", core_ops.aten_round_decimals), TorchLibOpInfo("rsqrt", core_ops.aten_rsqrt), TorchLibOpInfo( "scalar_tensor", core_ops.aten_scalar_tensor, input_wrangler=_scalar_tensor_input_wrangler, ), TorchLibOpInfo( "scalar_tensor", core_ops.aten_scalar_tensor, input_wrangler=_scalar_tensor_input_wrangler, complex=True, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.scalar_tensor", core_ops.aten_scalar_tensor_complex, complex=True, ), TorchLibOpInfo( "scatter_add", core_ops.aten_scatter_add, ) .xfail( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0, reason="fixme: Rank(0) input will lead ORT failed due to different rank(result) in if-else branch. https://github.com/onnx/onnx/issues/4986", ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT error: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 16 when reduction is 'add'", ), TorchLibOpInfo("select", core_ops.aten_select), TorchLibOpInfo("select_scatter", core_ops.aten_select_scatter), TorchLibOpInfo("sigmoid", core_ops.aten_sigmoid), TorchLibOpInfo("sign", core_ops.aten_sign), TorchLibOpInfo("nn.functional.silu", nn_ops.aten_silu), TorchLibOpInfo("sin", core_ops.aten_sin), TorchLibOpInfo( "sinc", special_ops.aten_special_sinc, tolerance={torch.float16: (1e-2, 6e-4)} ), TorchLibOpInfo("sinh", core_ops.aten_sinh), TorchLibOpInfo( "softmax", core_ops.aten_softmax, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4), torch.float16: (3e-4, 4e-4)}, ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ) .xfail( variant_name="with_dtype", dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0, reason="fixme: SoftMax does not support empty tensor as input", ) .skip( variant_name="with_dtype", matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0, reason="fixme: SoftMax does not support empty tensor as input", ), TorchLibOpInfo("nn.functional.softplus", nn_ops.aten_softplus), TorchLibOpInfo("sort", core_ops.aten_sort).xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: Tensor-likes are not close. Tests pass for float32.", ), TorchLibOpInfo( "split_with_sizes", core_ops.aten_split_with_sizes, ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: ORT failed to produce the correct argument type: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16006", ) .xfail( dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not implement SplitToSequence for bool inputs: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16905", ), TorchLibOpInfo( "split", core_ops.aten_split, ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: ORT failed to produce the correct argument type: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16006", ) .xfail( variant_name="list_args", dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: ORT failed to produce the correct argument type: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16006", ) .xfail( dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not implement SplitToSequence for bool inputs: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16905", ) .xfail( variant_name="list_args", dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not implement SplitToSequence for bool inputs: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16905", ), TorchLibOpInfo("sqrt", core_ops.aten_sqrt), TorchLibOpInfo( "squeeze_dim", core_ops.aten_squeeze_dim, ) .skip( matcher=lambda sample: not (len(sample.args) > 0 and isinstance(sample.args[0], int)), reason="this Aten overload only support one tensor as input and one int as args by design", ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) != 0 and sample.input.shape[sample.args[0]] != 1, reason="this Aten overload only support squeeze dim with size 1", ), TorchLibOpInfo( "squeeze_dim", core_ops.aten_squeeze_dim_complex, complex=True, ) .skip( matcher=lambda sample: not (len(sample.args) > 0 and isinstance(sample.args[0], int)), reason="this Aten overload only support one tensor as input and one int as args by design", ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) != 0 and sample.input.shape[sample.args[0]] != 1, reason="this Aten overload only support squeeze dim with size 1", ), TorchLibOpInfo( "squeeze", core_ops.aten_squeeze, ).skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) != 0, reason="this Aten overload only support one tensor as input by design", ), TorchLibOpInfo("stack", core_ops.aten_stack), TorchLibOpInfo("stack", core_ops.aten_stack_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("sub", core_ops.aten_sub, tolerance={torch.float16: (2e-3, 1e-3)}), TorchLibOpInfo("sub", core_ops.aten_sub_complex, complex=True), # TorchLibOpInfo("sym_size", core_ops.aten_sym_size), # no test case in OPS_DB TorchLibOpInfo( "t", core_ops.aten_t, ).xfail( enabled_if=not _flags.EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING, reason="fixme: ORT Graph attribute inferencing failed on rank-1 input. https://github.com/onnx/onnx/issues/4986", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ), TorchLibOpInfo("tan", core_ops.aten_tan), TorchLibOpInfo("tanh", core_ops.aten_tanh), TorchLibOpInfo( "tile", core_ops.aten_tile, ).skip( matcher=lambda sample: any(dim == 0 for dim in sample.input.shape) or not sample.input.shape, reason="fixme: Logic not implemented for size 0 inputs in op.Reshape", ), TorchLibOpInfo("topk", core_ops.aten_topk) .xfail( dtypes=(torch.int64, torch.int32), enabled_if=not ops_test_common.IS_WINDOWS, reason="fixme: result mismatch. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/853", ) .skip( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: result mismatch. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/853", ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 0 or sample.input.numel() == 0, reason="scalar inputs or empty inputs are not handled", ), TorchLibOpInfo("tril", core_ops.aten_tril).xfail( dtypes=(torch.int32,), reason="fixme: ORT does not have an implementation of Trilu for int32.", ), TorchLibOpInfo("triu", core_ops.aten_triu).xfail( dtypes=(torch.int32,), reason="fixme: ORT does not have an implementation of Trilu for int32.", ), TorchLibOpInfo("trunc", core_ops.aten_trunc), TorchLibOpInfo( "unbind", core_ops.aten_unbind, ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), enabled_if=version_utils.onnxruntime_older_than("1.17"), reason="fixme: SplitToSequence op inference failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16006", ) .xfail( dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not implement SplitToSequence for bool inputs: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16905", ), TorchLibOpInfo( "unflatten", core_ops.aten_unflatten, input_wrangler=_unflatten_input_wrangler, ) .xfail( matcher=lambda sample: any(dim == 0 for dim in sample.input.shape), reason="fixme: Logic not implemented for size 0 inputs in op.Reshape", ) .xfail( reason="fixme: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/146336", ), TorchLibOpInfo("unfold", core_ops.aten_unfold), TorchLibOpInfo("ops.aten.unfold", core_ops.aten_unfold), TorchLibOpInfo("unsqueeze", core_ops.aten_unsqueeze), TorchLibOpInfo("view", core_ops.aten_view), TorchLibOpInfo("view", core_ops.aten_view_complex, complex=True), TorchLibOpInfo("view_as", core_ops.aten_view_as), TorchLibOpInfo("view_as_complex", core_ops.aten_view_as_complex), TorchLibOpInfo("view_as_complex_copy", core_ops.aten_view_as_complex_copy), TorchLibOpInfo("view_as_real", core_ops.aten_view_as_real, complex=True), TorchLibOpInfo("view_as_real_copy", core_ops.aten_view_as_real_copy, complex=True), TorchLibOpInfo("view_copy", core_ops.aten_view_copy), TorchLibOpInfo("where", core_ops.aten_where, input_wrangler=_where_input_wrangler).xfail( dtypes=(torch.bool,), reason="fixme: ORT does not have an implementation for Where with bool inputs.", ), TorchLibOpInfo("xlogy", special_ops.aten_special_xlogy), TorchLibOpInfo("zeros", core_ops.aten_zeros), TorchLibOpInfo( "arange_start_step", core_ops.aten_arange_start_step, ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) != 2, reason="arange_start_step overload takes three arguments (input, start, step)", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dtype") is None, reason="dtype needs to be specified for non-float tensors", dtypes=(torch.float16, torch.int64, torch.int32), ), TorchLibOpInfo( "arange_start", core_ops.aten_arange_start, ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) != 1, reason="arange_start overload takes two arguments (input, start)", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dtype") is None, reason="dtype needs to be specified for non-float tensors", dtypes=(torch.float16, torch.int64, torch.int32), ), TorchLibOpInfo( "arange", core_ops.aten_arange, ) .xfail( dtypes=(torch.int32,), reason="fixme: output shape mismatch in edge cases. https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/974", ) .skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) != 0, reason="arange overload takes single argument", ) .xfail( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("end") is not None, reason="arange overload does not support positional 'end' argument", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dtype") is None, reason="dtype needs to be specified for non-float tensors", dtypes=(torch.float16, torch.int64, torch.int32), ), TorchLibOpInfo("argmax", core_ops.aten_argmax), TorchLibOpInfo("argmin", core_ops.aten_argmin), TorchLibOpInfo( "as_strided", core_ops.aten_as_strided, ).xfail( variant_name="partial_views", reason="ONNX doesn't have partial view for tensor", ), TorchLibOpInfo("clamp", core_ops.aten_clamp), TorchLibOpInfo( "ops.aten.col2im", nn_ops.aten_col2im, ).xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: Tensor-likes are not close. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16007", ), TorchLibOpInfo("cumsum", core_ops.aten_cumsum).xfail( dtypes=(torch.int32,), reason="fixme: torch.cumsum with int32 inputs uses int64 as the output type", ), TorchLibOpInfo("contiguous", core_ops.aten_contiguous), TorchLibOpInfo( "ops.aten.convolution", core_ops.aten_convolution, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4)}, ), TorchLibOpInfo("empty_like", core_ops.aten_empty_like, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo( "grid_sampler_2d", core_ops.aten_grid_sampler_2d, ) .skip( # Torch implemented this using the cubic convolution algorithm with alhpa=-0.75, might be different than ORT matcher=lambda sample: sample.args[1] == 2, reason="fixme: 'bicubic' mode in ORT implemented differently with Torch", ) .skip( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: Accuracy is not high enough", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.group_norm", nn_ops.aten_group_norm, tolerance={torch.float16: (1e-2, 7e-3)}, ).xfail( matcher=lambda sample: any(dim == 0 for dim in sample.input.shape), reason="Using op.InstanceNormalization to simulate GroupNorm, which does not support 0-dim input", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.hamming_window", core_ops.aten_hamming_window, tolerance={torch.float32: (8e-2, 6e-3)}, ), TorchLibOpInfo("ops.aten.hann_window", core_ops.aten_hann_window), TorchLibOpInfo("heaviside", core_ops.aten_heaviside), TorchLibOpInfo( "nn.functional.grid_sample", core_ops.aten_grid_sampler, input_wrangler=_grid_sample_input_wrangler, tolerance={torch.float16: (8e-2, 2e-3)}, ).skip( # Torch implemented this using the cubic convolution algorithm with alhpa=-0.75, might be different than ORT matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("mode") == "bicubic" or len(sample.args[0].shape) != 4, reason="fixme: 'bicubic' mode in ORT implemented differently with Torch and only support 4D-tensor", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.layer_norm", core_ops.aten_layer_norm, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4)}, ).xfail( dtypes=(torch.int64,), reason="fixme: ORT `LayerNormKernelImpl` not implemented for int64", ), TorchLibOpInfo("logit", core_ops.aten_logit, tolerance={torch.float16: (1e-1, 7e-4)}), TorchLibOpInfo("max_dim", core_ops.aten_max_dim) .xfail( variant_name="reduction_with_dim", reason="fixme: ORT Graph attribute inferencing failed https://github.com/onnx/onnx/issues/4986", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", enabled_if=not _flags.EXPERIMENTAL_PREFER_TRACING, ) .xfail( matcher=lambda sample: len(sample.args) == 0 or (len(sample.args) > 0 and not isinstance(sample.args[0], int)), reason="this ATen overload only support one tensor as input and another int as args", ), TorchLibOpInfo( "max", core_ops.aten_max, ).skip( matcher=lambda sample: len(sample.args) > 0, reason="this ATen overload only supports one tensor as input by design", ), TorchLibOpInfo("multinomial", core_ops.aten_multinomial, nondeterministic=True), TorchLibOpInfo( # Custom from extra_opinfo "ops.aten.max_pool1d", nn_ops.aten_max_pool1d, ), TorchLibOpInfo( # Custom from extra_opinfo "ops.aten.max_pool2d", nn_ops.aten_max_pool2d, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.max_pool3d", # Custom from extra_opinfo nn_ops.aten_max_pool3d, ).xfail( variant_name="empty_strides", reason="fixme: 'shape' do not match: torch.Size([2, 3, 4, 3]) != torch.Size([2, 3, 4, 2]). https://github.com/microsoft/onnxscript/issues/975", ), TorchLibOpInfo( "native_batch_norm", core_ops.aten_native_batch_norm, tolerance={torch.float16: (1e-2, 7e-3)}, ) .skip( device_type="cpu", matcher=lambda sample: sample.args[-3] is False, reason="native_batch_norm outputs different shapes on CPU and CUDA when training is False. Our implematation is based on that for CUDA", ) .skip( device_type="cpu", dtypes=(torch.float16,), reason="native_batch_norm outputs different dtypes on CPU and CUDA. Our implematation is based on that for CUDA", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("training") is True or sample.args[-3] is True, reason="fixme: ORT only supports BatchNorm less than opset14", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._native_batch_norm_legit", core_ops.aten_native_batch_norm, tolerance={torch.float16: (1e-2, 7e-3)}, ) .skip( device_type="cpu", matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("training") is False, reason="native_batch_norm outputs different shapes on CPU and CUDA when training is False. Our implematation is based on that for CUDA", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("training") is True or sample.args[-3] is True, reason="fixme: ORT only supports BatchNorm less than opset14", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._native_batch_norm_legit.no_stats", core_ops.aten__native_batch_norm_no_stats, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._native_batch_norm_legit_functional", core_ops.aten__native_batch_norm_legit_functional, tolerance={torch.float16: (1e-2, 7e-3)}, ) .skip( device_type="cpu", matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("training") is False, reason="native_batch_norm outputs different results on CPU and CUDA when training is False. Our implematation is based on that for CUDA", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("training") is True or sample.args[-3] is True, reason="fixme: ORT only supports BatchNorm less than opset14", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.native_group_norm", core_ops.aten_native_group_norm, tolerance={torch.float16: (1e-2, 7e-3)}, ).xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: 'GroupNormKernelImpl' not implemented for 'Half' in nightly and weekly", enabled_if=version_utils.torch_older_than("2.2"), ), TorchLibOpInfo( "native_layer_norm", core_ops.aten_native_layer_norm, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4), torch.float16: (1e-1, 7e-4)}, ) .xfail( dtypes=(torch.float32,), matcher=lambda sample: len(sample.input.shape) == 1, enabled_if=ops_test_common.IS_MACOS, reason="fixme: result mismatch. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/20676", ) .skip( dtypes=(torch.float16,), device_type="cpu", reason="native_layer_norm outputs different dtypes on CPU and CUDA. Our implematation is based on that for CUDA", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.avg_pool1d", nn_ops.aten_avg_pool1d, input_wrangler=_avg_pool_input_wrangler, ) .xfail( matcher=lambda sample: (len(sample.args) > 5 and sample.args[5] is not None) or (sample.kwargs.get("divisor_override") is not None), reason="ONNX doesn't support divisor_override argument", ) .xfail( matcher=lambda sample: (sample.kwargs.get("ceil_mode") is True) and ( sample.kwargs.get("count_include_pad") is True or sample.input.shape[2] % (sample.args[0][0] if isinstance(sample.args[0], tuple) else sample.args[0]) != 0 ), reason="fixme: ORT doesn't match PyTorch when ceil_mode=True until opset 19", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.avg_pool2d", nn_ops.aten_avg_pool2d, input_wrangler=_avg_pool_input_wrangler, ).xfail( matcher=lambda sample: (len(sample.args) > 5 and sample.args[5] is not None) or (sample.kwargs.get("divisor_override") is not None), reason="ONNX doesn't support divisor_override argument", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.avg_pool3d", nn_ops.aten_avg_pool3d, input_wrangler=_avg_pool_input_wrangler, ) .xfail( matcher=lambda sample: (len(sample.args) > 5 and sample.args[5] is not None) or (sample.kwargs.get("divisor_override") is not None), reason="ONNX doesn't support divisor_override argument", ) .xfail( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("ceil_mode") is True, reason="fixme(after opset19): ORT doesn't match PyTorch when ceil_mode=True until opset 19", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.conv1d", core_ops.aten_conv1d, ).xfail( matcher=lambda sample: isinstance(sample.kwargs.get("padding"), str), reason="String padding is not accepted by aten::conv1d", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.conv2d", core_ops.aten_conv2d, tolerance={torch.float32: (2e-5, 3e-5)}, ).xfail( matcher=lambda sample: isinstance(sample.kwargs.get("padding"), str), reason="String padding is not accepted by aten::conv2d", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.instance_norm", core_ops.aten_instance_norm, tolerance={torch.float16: (1e-2, 1e-3)}, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.conv3d", core_ops.aten_conv3d, tolerance={torch.float32: (3.7e-5, 1.8e-4)}, ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.gelu", nn_ops.aten_gelu, tolerance={torch.float16: (8e-2, 1e-4)}, ), TorchLibOpInfo("nn.functional.glu", nn_ops.aten_glu), TorchLibOpInfo( "nn.functional.linear", nn_ops.aten_linear, tolerance={torch.float16: (1e-2, 1e-3)} ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.unfold", nn_ops.aten_im2col, input_wrangler=_im2col_input_wrangler, ).xfail( matcher=lambda sample: any(dim == 0 for dim in sample.input.shape) or not sample.input.shape, reason="fixme: Logic not implemented for size 0 inputs in op.Reshape", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.max_pool1d", nn_ops.aten_max_pool1d, input_wrangler=_max_pool_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("return_indices") is True, reason="this aten overload assume return_indices=False", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.max_pool1d_with_indices", nn_ops.aten_max_pool1d_with_indices, input_wrangler=_max_pool_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("return_indices") is False, reason="this aten overload assume return_indices=True", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.max_pool2d", nn_ops.aten_max_pool2d, input_wrangler=_max_pool_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("return_indices") is True, reason="this aten overload assume return_indices=False", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.max_pool2d_with_indices", nn_ops.aten_max_pool2d_with_indices, input_wrangler=_max_pool_input_wrangler, ).skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("return_indices") is False, reason="this aten overload assume return_indices=True", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.max_pool3d", nn_ops.aten_max_pool3d, input_wrangler=_max_pool_input_wrangler, ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("ceil_mode") is True and sample.kwargs.get("padding") == 1, reason="FIXME: After https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/15446 is fixed", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("return_indices") is True, reason="this aten overload assume return_indices=False", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.max_pool3d_with_indices", nn_ops.aten_max_pool3d_with_indices, input_wrangler=_max_pool_input_wrangler, ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("ceil_mode") is True and sample.kwargs.get("padding") == 1, reason="FIXME: After https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/15446 is fixed", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("return_indices") is False, reason="this aten overload assume return_indices=True", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.scaled_dot_product_attention", nn_ops.aten_scaled_dot_product_attention, tolerance={torch.float32: (3e-4, 1.5e-5)}, ) .skip( matcher=lambda sample: (attn_mask := sample.kwargs.get("attn_mask")) is not None and attn_mask.dtype == torch.bool, reason="this overload takes a non-boolean mask", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dropout_p") != 0.0, reason="dropout is random so the results do not match", ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._scaled_dot_product_flash_attention", nn_ops.aten__scaled_dot_product_flash_attention, tolerance={torch.float32: (3e-4, 1.5e-5)}, # Output[0] is OK, but other outputs just have the same shape with zero values nondeterministic=True, compare_shape_only_for_output=(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), ) .skip( enabled_if=version_utils.torch_older_than("2.1"), reason="The operator is not supported in older version.", ) .skip( device_type="cpu", reason="_scaled_dot_product_flash_attention only supports CUDA", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten._scaled_dot_product_efficient_attention", nn_ops.aten__scaled_dot_product_efficient_attention, tolerance={torch.float32: (3e-4, 1.5e-5)}, # Output[0] is OK, but other outputs just have the same shape with zero values nondeterministic=True, compare_shape_only_for_output=(1, 2, 3), ) .skip( enabled_if=version_utils.torch_older_than("2.1"), reason="The operator is not supported in older version.", ) .skip( enabled_if=not torch.cuda.is_available(), reason="_scaled_dot_product_efficient_attention only supports CUDA", ), TorchLibOpInfo( "nn.functional.scaled_dot_product_attention_bool_mask", nn_ops.aten_scaled_dot_product_attention_bool_mask, tolerance={torch.float32: (3e-4, 1.5e-5)}, ) .skip( matcher=lambda sample: (attn_mask := sample.kwargs.get("attn_mask")) is not None and attn_mask.dtype != torch.bool, reason="this overload takes a boolean mask", ) .skip( matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("dropout_p") != 0.0, reason="dropout is random so the results do not match", ) .xfail( dtypes=(torch.float16,), reason="fixme: ORT failed. https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/16438", test_class_name="TestOutputConsistencyFullGraph", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_bilinear2d.default", nn_ops.aten_upsample_bilinear2d, ).xfail( matcher=lambda sample: sample.args[1] is False and sample.kwargs.get("scales_h") is not None, reason="fixme: align_corners=False output mismatch when scales are provided", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_bilinear2d.vec", nn_ops.aten_upsample_bilinear2d_vec, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_bicubic2d.default", nn_ops.aten_upsample_bicubic2d, ).xfail( matcher=lambda sample: sample.args[1] is False and sample.kwargs.get("scales_h") is not None, reason="fixme: align_corners=False output mismatch when scales are provided", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_bicubic2d.vec", nn_ops.aten_upsample_bicubic2d_vec, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_linear1d", nn_ops.aten_upsample_linear1d, ).xfail( matcher=lambda sample: sample.args[1] is False and sample.kwargs.get("scales") is not None, reason="fixme: align_corners=False output mismatch when scales are provided", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_nearest1d", nn_ops.aten_upsample_nearest1d, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_nearest1d.vec", nn_ops.aten_upsample_nearestnd_vec, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_nearest2d", nn_ops.aten_upsample_nearest2d, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_nearest2d.vec", nn_ops.aten_upsample_nearestnd_vec, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_nearest3d", nn_ops.aten_upsample_nearest3d, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_nearest3d.vec", nn_ops.aten_upsample_nearestnd_vec, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_trilinear3d.default", nn_ops.aten_upsample_trilinear3d, ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.upsample_trilinear3d.vec", nn_ops.aten_upsample_trilinear3d_vec, ), TorchLibOpInfo("ones_like", core_ops.aten_ones_like), TorchLibOpInfo( "roll", core_ops.aten_roll, input_wrangler=_roll_input_wrangler, ), TorchLibOpInfo( "roll", core_ops.aten_roll_complex, input_wrangler=_roll_input_wrangler, complex=True, ), TorchLibOpInfo( "scatter_reduce", core_ops.aten_scatter_reduce, input_wrangler=_scatter_reduce_input_wrangler, ) .xfail( variant_name="mean", reason="ONNX doesn't support reduce='mean' option", ) .skip( # ONNX has not include_self parameter and default is include_self=True mode matcher=lambda sample: sample.kwargs.get("include_self") is False, reason="ONNX does't support include_self=False option", ) .xfail( variant_name="amax", reason="fixme: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'max'", ) .xfail( variant_name="amin", reason="fixme: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'min'", ) .xfail( variant_name="prod", reason="fixme: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'prod'", ) .xfail( variant_name="sum", reason="fixme: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'add'", ), TorchLibOpInfo("ops.aten.slice_scatter", core_ops.aten_slice_scatter), TorchLibOpInfo("slice", core_ops.aten_slice), TorchLibOpInfo( "sum", core_ops.aten_sum_dim_IntList, input_wrangler=_sum_input_wrangler, ).xfail( dtypes=(torch.int32,), reason="fixme: torch.sum uses int64 as the accumulator for int32 inputs", ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.tensor.bool", core_ops.aten_tensor_bool ), # Custom from extra_opinfo TorchLibOpInfo( "ops.aten.tensor.float", core_ops.aten_tensor_float, # Custom from extra_opinfo ), TorchLibOpInfo( "ops.aten.tensor.int", core_ops.aten_tensor_int ), # Custom from extra_opinfo TorchLibOpInfo("transpose", core_ops.aten_transpose), TorchLibOpInfo("transpose", core_ops.aten_transpose_complex, complex=True), TorchLibOpInfo( "ops.prims.var.default", prims_ops.prims_var, tolerance={torch.float16: (1e-3, 5e-2)} ), TorchLibOpInfo("zeros_like", core_ops.aten_zeros_like), TorchLibOpInfo("torchvision.ops.nms", vision_ops.torchvision_nms), ) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "all", ("all_dim", "all_dims")) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "any", ("any_dim", "any_dims")) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "arange", ("arange_start", "arange_start_step")) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "atleast_1d", ("atleast_1d_Sequence",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "atleast_2d", ("atleast_2d_Sequence",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "atleast_3d", ("atleast_3d_Sequence",)) ops_test_common.duplicate_opinfo( OPS_DB, "bitwise_left_shift", ( "bitwise_left_shift_int8", "bitwise_left_shift_int16", "bitwise_left_shift_int32", "bitwise_left_shift_int64", ), ) ops_test_common.duplicate_opinfo( OPS_DB, "bitwise_right_shift", ( "bitwise_right_shift_int8", "bitwise_right_shift_int16", "bitwise_right_shift_int32", "bitwise_right_shift_int64", ), ) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "cat", ("concat", "concatenate")) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "clone", ("lift_fresh_copy",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "diagonal", ("diagonal_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "div", ("div_mode", "div_mode_int")) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "ge", ("ge_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "gt", ("gt_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "index_put", ("index_put_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "le", ("le_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "lt", ("lt_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "max", ("max_dim",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "maximum", ("maximum_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "mean", ("mean_dim",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "min", ("min_dim",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "minimum", ("minimum_bool",)) ops_test_common.duplicate_opinfo( OPS_DB, "nn.functional.pad", ( "nn.functional.reflection_pad2d", "nn.functional.replication_pad2d", "nn.functional.replication_pad3d", ), ) ops_test_common.duplicate_opinfo( OPS_DB, "nn.functional.scaled_dot_product_attention", ("nn.functional.scaled_dot_product_attention_bool_mask",), ) ops_test_common.duplicate_opinfo( OPS_DB, "nn.functional.celu", ("nn.functional.celu_type_promoted",), ) ops_test_common.duplicate_opinfo( OPS_DB, "ops.aten._log_softmax", ("ops.aten._log_softmax_half",) ) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "ops.aten._softmax", ("ops.aten._softmax_half",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "prod", ("prod_dim_int",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "round", ("round_decimals",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "squeeze", ("squeeze_dim",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "view_as_complex", ("view_as_complex_copy",)) ops_test_common.duplicate_opinfo(OPS_DB, "view_as_real", ("view_as_real_copy",)) # MARK: End edits here # These ops are not deterministic, so we check shape and dtype only NONDETERMINISTIC_OPS: frozenset[str] = frozenset( info.op_info_name for info in TESTED_TORCHLIB_OPS if info.nondeterministic ) COMPARE_SHAPE_ONLY_OPS: dict[ str, set, ] = { info.op_info_name: set(info.compare_shape_only_for_output) for info in TESTED_TORCHLIB_OPS } TORCHLIB_OPINFO_MAPPING: dict[ str, TorchLibOpInfo, ] = {info.op_info_name: info for info in TESTED_TORCHLIB_OPS if not info.complex} TESTED_OPS = frozenset(TORCHLIB_OPINFO_MAPPING) EXPECTED_SKIPS_OR_FAILS: tuple[ops_test_common.DecorateMeta, ...] = tuple( functools.reduce( # Flatten the list lambda a, b: [*a, *b], [ [meta for meta in info.skips_or_fails if meta.matcher is None] for info in TESTED_TORCHLIB_OPS ], ) ) SKIP_XFAIL_SUBTESTS: tuple[ops_test_common.DecorateMeta, ...] = tuple( functools.reduce( # Flatten the list lambda a, b: [*a, *b], [ [meta for meta in info.skips_or_fails if meta.matcher is not None] for info in TESTED_TORCHLIB_OPS ], ) ) # MARK: Complex supported functions COMPLEX_FUNCTION_MAPPING: dict[ str, TorchLibOpInfo, ] = {info.op_info_name: info for info in TESTED_TORCHLIB_OPS if info.complex} # Call dir(torch.ops.prims) and compare with entries in OPS_DB to create OpInfo for newly added prims ops PRIMS_OPS_WITH_OP_INFO = ( "abs", "acos", "acosh", "add", "amax", "amin", "as_strided", "as_strided_scatter", "asin", "asinh", "atan", "atan2", "atanh", "bitwise_and", "bitwise_not", "bitwise_or", "bitwise_xor", "cat", "ceil", "clone", "conj", "conj_physical", "cos", "cosh", "digamma", "div", "empty", "eq", "erf", "erfc", "exp", "exp2", "expm1", "fill", "floor", "fmax", "fmin", "fmod", "full", "full_like", "gcd", "ge", "gt", "hypot", "igamma", "igammac", "imag", "isfinite", "le", "lgamma", "log", "log10", "log1p", "log2", "lt", "maximum", "minimum", "mul", "ne", "neg", "nextafter", "normal", "pow", "prod", "real", "reciprocal", "remainder", "reshape", "round", "rsqrt", "scalar_tensor", "sign", "signbit", "sin", "sinh", "sqrt", "squeeze", "sub", "sum", "svd", "tan", "tanh", "transpose", "trunc", "uniform", "where", ) for op in PRIMS_OPS_WITH_OP_INFO: # Duplicate opinfo for prim ops. The new names all start with "prims_". E.g. "abs" -> "prims_abs". ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, op) # Duplicate cases where the prims op name is different from the torch op name ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "i0", "bessel_i0") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.bessel_j0", "bessel_j0") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.bessel_j1", "bessel_j1") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.erfcx", "erfcx") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.i0e", "bessel_i0e") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.i1", "bessel_i1") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.i1e", "bessel_i1e") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.ndtri", "ndtri") ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims( OPS_DB, "special.spherical_bessel_j0", "spherical_bessel_j0" ) ops_test_common.duplicate_opinfo_for_prims(OPS_DB, "special.zeta", "zeta") OP_WITH_SKIPPED_XFAIL_SUBTESTS = frozenset(meta.op_name for meta in SKIP_XFAIL_SUBTESTS) ALL_OPS_IN_DB = frozenset(op_info.name for op_info in OPS_DB) # Assert all ops in OPINFO_FUNCTION_MAPPING are in the OPS_DB assert TESTED_OPS.issubset(ALL_OPS_IN_DB), f"{TESTED_OPS - ALL_OPS_IN_DB} not in OPS_DB" assert NONDETERMINISTIC_OPS.issubset(TESTED_OPS), ( f"{NONDETERMINISTIC_OPS - TESTED_OPS} not in TESTED_OPS" ) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/000077500000000000000000000000001475371071500215265ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/attr_test.py000066400000000000000000000032421475371071500241120ustar00rootroot00000000000000# ------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # ------------------------------------------------------------------------- import numpy as np import onnx import onnx.helper from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset17 as op from tests.common.onnx_script_test_case import FunctionTestParams as Test @script() def int_attr(): return op.Constant(value_int=17) int_attr_test = Test(int_attr, input=[], output=[np.array(17, dtype=np.int64)]) @script() def ints_attr(): return op.Constant(value_ints=[17, 19]) ints_attr_test = Test(ints_attr, input=[], output=[np.array([17, 19], dtype=np.int64)]) @script() def float_attr(): return op.Constant(value_float=17.0) float_attr_test = Test(float_attr, input=[], output=[np.array(17.0, dtype=np.float32)]) @script() def floats_attr(): return op.Constant(value_floats=[17.0, 19.0]) floats_attr_test = Test( floats_attr, input=[], output=[np.array([17.0, 19.0], dtype=np.float32)] ) @script() def string_attr(): return op.Constant(value_string="hello") string_attr_test = Test(string_attr, input=[], output=[np.array("hello")]) @script() def strings_attr(): return op.Constant(value_strings=["hello", "world"]) strings_attr_test = Test(strings_attr, input=[], output=[np.array(["hello", "world"])]) tensor1 = onnx.helper.make_tensor("t", onnx.TensorProto.FLOAT, [2], [17.0, 19.0]) @script() def tensor_attr(): return op.Constant(value=tensor1) tensor_attr_test = Test( tensor_attr, input=[], output=[np.array([17.0, 19.0], dtype=np.float32)] ) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/gemmgelu.py000066400000000000000000000014031475371071500237000ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT @script() def gemmgelu( A: FLOAT["M", "K"], # noqa: F821 W: FLOAT["K", "N"], # noqa: F821 Bias: FLOAT["N"], # noqa: F821 ) -> FLOAT["M", "N"]: # noqa: F821 a = op.Constant(value_float=0.5) b = op.Constant(value_float=0.797885) c = op.Constant(value_float=0.035677) one = op.Constant(value_float=1.0) P1 = op.MatMul(A, W) X = op.Add(P1, Bias) T1 = op.Mul(X, X) T2 = op.Mul(c, T1) T3 = op.Add(b, T2) T4 = op.Mul(X, T3) T5 = op.Tanh(T4) T6 = op.Add(one, T5) T7 = op.Mul(X, T6) Y = op.Mul(a, T7) return Y microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/gemmgelu_test.py000066400000000000000000000032031475371071500247370ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np from tests.common import onnx_script_test_case from tests.functions import gemmgelu class TestGemmGelu(onnx_script_test_case.OnnxScriptTestCase): def test_gemmgelu(self): np.random.seed(0) m = 2 k = 4 n = 8 a = np.random.rand(k, m).astype("float32").T w = np.random.rand(n, k).astype("float32").T b = ( np.random.rand( n, ) .astype("float32") .T ) # FIXME(liqunfu): expected are from ort evaluation. # needs numpy oxs to provide expected instead. expected = np.array( [ [ 1.6088762, 1.2583977, 1.868434, 1.530172, 1.5025945, 1.5770031, 0.93028706, 1.4389044, ], [ 2.2128997, 1.3670988, 2.4269097, 2.1586964, 1.9926084, 2.0960782, 1.2971772, 2.0846245, ], ], dtype=np.float32, ) cases = [ onnx_script_test_case.FunctionTestParams(gemmgelu.gemmgelu, [a, w, b], [expected]) ] for case in cases: self.run_converter_test(case, rtol=1e-6) self.run_eager_test(case) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/if_test.py000066400000000000000000000024461475371071500235430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np from tests.common import onnx_script_test_case from tests.models import if_statement class TestOnnxIf(onnx_script_test_case.OnnxScriptTestCase): def test_if(self): n = 8 np.random.seed(0) a = np.random.rand(n).astype("float32").T b = np.random.rand(n).astype("float32").T # FIXME(liqunfu): expected are from ort evaluation. # needs numpy oxs to provide expected instead. expected = np.array( [ 0.5488135, 0.71518934, 0.60276335, 0.5448832, 0.4236548, 0.6458941, 0.4375872, 0.891773, ], dtype=np.float32, ) cases = [ onnx_script_test_case.FunctionTestParams(if_statement.maxsum, [a, b], [expected]) ] for case in cases: # FAIL : Node () Op (local_function) [TypeInferenceError] # GraphProto attribute inferencing is not enabled # in this InferenceContextImpl instance. # self.run_converter_test(case) self.run_eager_test(case) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/onnxfns1A_test.py000066400000000000000000000030761475371071500250200ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import pytest from tests.common import onnx_script_test_case from tests.models import onnxfns1A class TestOnnxFns(onnx_script_test_case.OnnxScriptTestCase): @classmethod def setUpClass(cls): super().setUpClass() cls.rtol = 1e-05 def test_onnxfns_relu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Relu) def test_onnxfns_selu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Selu) def test_onnxfns_elu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Elu) def test_onnxfns_elu05(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Elu05) def test_onnxfns_thresholded_relu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.ThresholdedRelu) def test_onnxfns_leaky_relu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.LeakyRelu) def test_onnxfns_prelu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.PRelu) def test_onnxfns_hard_sigmoid(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.HardSigmoid) def test_onnxfns_shrink(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Shrink) def test_onnxfns_hard_softplus(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Softplus) def test_onnxfns_hard_softsign(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Softsign) @pytest.mark.xfail( strict=True, reason="Clip has optional input min and max. Need to find out how to pass default min and max to the test case executor.", ) def test_onnxfns_hard_clip(self): self.run_onnx_test(onnxfns1A.Clip) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/onnxfns2_test.py000066400000000000000000000045261475371071500247210ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest from tests.common import onnx_script_test_case from tests.models import onnxfns2 class TestOnnxFns(onnx_script_test_case.OnnxScriptTestCase): @classmethod def setUpClass(cls): super().setUpClass() cls.rtol = 1e-05 def test_onnxfns_reduce_sum_square(self): default_keepdims = 1 self.run_onnx_test( onnxfns2.ReduceSumSquare, keepdims=default_keepdims, skip_test_names=[ "test_reduce_sum_square_empty_set", ], ) def test_onnxfns_reduce_l1(self): default_keepdims = 1 self.run_onnx_test( onnxfns2.ReduceL1, keepdims=default_keepdims, skip_test_names=[ "test_reduce_l1_empty_set", ], ) def test_onnxfns_reduce_l2(self): default_keepdims = 1 self.run_onnx_test( onnxfns2.ReduceL2, keepdims=default_keepdims, skip_test_names=[ "test_reduce_l2_empty_set", ], ) def test_onnxfns_reduce_log_sum(self): default_keepdims = 1 self.run_onnx_test( onnxfns2.ReduceLogSum, keepdims=default_keepdims, skip_test_names=[ "test_reduce_log_sum_empty_set", ], ) def test_onnxfns_reduce_log_sum_exp(self): default_keepdims = 1 self.run_onnx_test( onnxfns2.ReduceLogSumExp, keepdims=default_keepdims, skip_test_names=[ "test_reduce_log_sum_exp_empty_set", ], ) def test_onnxfns_hardmax(self): default_axis = -1 self.run_onnx_test(onnxfns2.Hardmax, axis=default_axis, skip_test_names=[]) # converter generated model fails ort shape inferencing. # it does not yet support workflow op in a function node. # def test_onnxfns_depth_to_space(self): # default_mode = 'DCR' # self.run_onnx_test( # onnxfns2.DepthToSpace, # mode=default_mode, # skip_test_names=[]) def test_onnxfns_space_to_depth(self): self.run_onnx_test(onnxfns2.SpaceToDepth, skip_test_names=[], skip_eager_test=True) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/onnxfns_test.py000066400000000000000000000037571475371071500246440ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest from tests.common import onnx_script_test_case from tests.models import onnxfns1 class TestOnnxFns(onnx_script_test_case.OnnxScriptTestCase): @classmethod def setUpClass(cls): super().setUpClass() cls.rtol = 1e-05 def test_onnxfns_relu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1.Relu) def test_onnxfns_selu(self): default_alpha = 1.67326319217681884765625 default_gamma = 1.05070102214813232421875 self.run_onnx_test(onnxfns1.Selu, alpha=default_alpha, gamma=default_gamma) def test_onnxfns_elu(self): default_alpha = 1.0 self.run_onnx_test(onnxfns1.Elu, alpha=default_alpha) def test_onnxfns_thresholded_relu(self): default_alpha = 1.0 self.run_onnx_test(onnxfns1.ThresholdedRelu, alpha=default_alpha) def test_onnxfns_leaky_relu(self): default_alpha = 0.01 self.run_onnx_test(onnxfns1.LeakyRelu, alpha=default_alpha) def test_onnxfns_prelu(self): self.run_onnx_test(onnxfns1.PRelu) def test_onnxfns_hard_sigmoid(self): default_alpha = 0.2 default_beta = 0.5 self.run_onnx_test(onnxfns1.HardSigmoid, alpha=default_alpha, beta=default_beta) def test_onnxfns_hard_shrink(self): default_bias = 0.0 default_lambd = 0.5 self.run_onnx_test(onnxfns1.Shrink, bias=default_bias, lambd=default_lambd) def test_onnxfns_hard_softplus(self): self.run_onnx_test(onnxfns1.Softplus) def test_onnxfns_hard_softsign(self): self.run_onnx_test(onnxfns1.Softsign) def test_onnxfns_hard_clip(self): self.run_onnx_test( onnxfns1.Clip, skip_eager_test=True, skip_test_names=[ "test_clip_default_int8_min", "test_clip_default_int8_max", "test_clip_default_int8_inbounds", ], ) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/functions/ort_custom_ops.py000066400000000000000000000020521475371071500251560ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import math from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset16 as op M_SQRT1_2 = math.sqrt(0.5) @script() def Gelu(X): phiX = 0.5 * (op.Erf(M_SQRT1_2 * X) + 1.0) return X * phiX M_2_SQRTPI = 2.0 / math.sqrt(math.pi) ALPHA = M_2_SQRTPI * M_SQRT1_2 * 0.5 @script() def GeluGrad(dY, X): phiX = 0.5 * (op.Erf(M_SQRT1_2 * X) + 1.0) XGradPhiX = ALPHA * X * op.Exp(-0.5 * X * X) grad = phiX + XGradPhiX dX = dY * grad return dX K_ALPHA = M_2_SQRTPI * M_SQRT1_2 K_GAMMA = 0.044715 K_BETA = K_GAMMA * K_ALPHA * 3.0 @script() def FastGeluGrad(dY, X): XCube = X * X * X tanh = op.Tanh(K_ALPHA * (X + K_GAMMA * XCube)) sech_square = 1.0 - tanh * tanh sum = ALPHA * X + K_BETA * XCube grad = 0.5 * (tanh + sech_square * sum + 1.0) return dY * grad @script(default_opset=op) def SigmoidGrad(dY, Y): dX = dY * Y * (1.0 - Y) return dX @script(default_opset=op) def TanhGrad(dY, Y): return dY * (1.0 - Y * Y) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/if_test.py000066400000000000000000000025431475371071500215310ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnxscript.testing from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from tests.common import testutils class IfOpTest(testutils.TestBase): def test_no_else(self): """Basic test for if-then without else.""" # TODO: pass default opset as parameter to @script @script() def if1(cond, x, y): result = op.Identity(y) if cond: result = op.Identity(x) return result # if1 should be treated as equivalent to the code if2 below @script() def if2(cond, x, y): result = op.Identity(y) if cond: result = op.Identity(x) else: result = op.Identity(result) return result # if2 should be treated as equivalent to the code if3 below (SSA renaming) @script() def if3(cond, x, y): result1 = op.Identity(y) if cond: result2 = op.Identity(x) else: result2 = op.Identity(result1) return result2 onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(if1, if2) onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(if2, if3) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/ir/000077500000000000000000000000001475371071500201305ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/ir/graph_view_test.py000066400000000000000000000024111475371071500236720ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import pathlib import unittest import onnx from onnxscript import ir class GraphViewTest(unittest.TestCase): def test_it_can_be_serialized_as_graph_proto(self): data_path = ( pathlib.Path(__file__).parent.parent.parent / "testdata/e2e_models/torchscript_model/torchscript_model.onnx" ) model_proto = onnx.load(data_path) model = ir.serde.deserialize_model(model_proto) # Obtain a subset of nodes that belong to the first layer nodes = [ node for node in model.graph if node.name is not None and node.name.startswith("/model/layers.0") ] inputs = set() outputs = set() for node in nodes: inputs.update(node.inputs) outputs.update(node.outputs) graph_inputs = sorted(inputs - outputs, key=lambda val: val.name) graph_outputs = sorted(outputs - inputs, key=lambda val: val.name) graph_view = ir.GraphView(graph_inputs, graph_outputs, nodes=nodes) model = ir.Model(graph_view, ir_version=8) _ = ir.serde.serialize_model(model) # It should succeed if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/ir/public_api_test.py000066400000000000000000000171731475371071500236610ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # Adapted from # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/b505e8647547f029d0f7df408ee5f2968f757f89/test/test_public_bindings.py#L523 # Original code PyTorch license https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/LICENSE # Modifications Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. from __future__ import annotations import importlib import itertools import os import pathlib import pkgutil import unittest from typing import Iterable import onnxscript.ir IR_NAMESPACE = "onnxscript.ir" def _find_all_importables(pkg): """Find all importables in the project. Return them in order. """ return sorted( set( itertools.chain.from_iterable( _discover_path_importables(pathlib.Path(p), pkg.__name__) for p in pkg.__path__ ), ), ) def _discover_path_importables(pkg_path: os.PathLike, pkg_name: str) -> Iterable[str]: """Yield all importables under a given path and package. This is like pkgutil.walk_packages, but does *not* skip over namespace packages. Taken from https://stackoverflow.com/questions/41203765/init-py-required-for-pkgutil-walk-packages-in-python3 """ for dir_path, _, file_names in os.walk(pkg_path): pkg_dir_path = pathlib.Path(dir_path) if pkg_dir_path.parts[-1] == "__pycache__": continue if all(pathlib.Path(_).suffix != ".py" for _ in file_names): continue rel_pt = pkg_dir_path.relative_to(pkg_path) pkg_pref = ".".join((pkg_name, *rel_pt.parts)) yield from ( pkg_path for _, pkg_path, _ in pkgutil.walk_packages( (str(pkg_dir_path),), prefix=f"{pkg_pref}.", ) ) def _is_mod_public(modname: str) -> bool: split_strs = modname.split(".") return all(not (elem.startswith("_") or "_test" in elem) for elem in split_strs) def _validate_module(modname: str, failure_list: list[str]) -> None: mod = importlib.import_module(modname) if not _is_mod_public(modname): return # verifies that each public API has the correct module name and naming semantics def check_one_element(elem, modname, mod, *, is_public, is_all): obj = getattr(mod, elem) elem_module = getattr(obj, "__module__", None) # Only used for nice error message below why_not_looks_public = "" if elem_module is None: why_not_looks_public = "because it does not have a `__module__` attribute" elem_modname_starts_with_mod = ( elem_module is not None and elem_module.startswith(IR_NAMESPACE) and "._" not in elem_module ) if not why_not_looks_public and not elem_modname_starts_with_mod: why_not_looks_public = ( f"because its `__module__` attribute (`{elem_module}`) is not within the " f"onnxscript.ir library or does not start with the submodule where it is defined (`{modname}`)" ) # elem's name must NOT begin with an `_` and it's module name # SHOULD start with it's current module since it's a public API looks_public = not elem.startswith("_") and elem_modname_starts_with_mod if not why_not_looks_public and not looks_public: why_not_looks_public = f"because it starts with `_` (`{elem}`)" if is_public != looks_public: if is_public: why_is_public = ( f"it is inside the module's (`{modname}`) `__all__`" if is_all else "it is an attribute that does not start with `_` on a module that " "does not have `__all__` defined" ) fix_is_public = ( f"remove it from the modules's (`{modname}`) `__all__`" if is_all else f"either define a `__all__` for `{modname}` or add a `_` at the beginning of the name" ) else: assert is_all why_is_public = f"it is not inside the module's (`{modname}`) `__all__`" fix_is_public = f"add it from the modules's (`{modname}`) `__all__`" if looks_public: why_looks_public = ( "it does look public because it follows the rules from the doc above " "(does not start with `_` and has a proper `__module__`)." ) fix_looks_public = "make its name start with `_`" else: why_looks_public = why_not_looks_public if not elem_modname_starts_with_mod: fix_looks_public = ( "make sure the `__module__` is properly set and points to a submodule " f"of `{modname}`" ) else: fix_looks_public = "remove the `_` at the beginning of the name" failure_list.append(f"# {modname}.{elem}:") is_public_str = "" if is_public else " NOT" failure_list.append(f" - Is{is_public_str} public: {why_is_public}") looks_public_str = "" if looks_public else " NOT" failure_list.append(f" - Does{looks_public_str} look public: {why_looks_public}") # Swap the str below to avoid having to create the NOT again failure_list.append( " - You can do either of these two things to fix this problem:" ) failure_list.append(f" - To make it{looks_public_str} public: {fix_is_public}") failure_list.append( f" - To make it{is_public_str} look public: {fix_looks_public}" ) if hasattr(mod, "__all__"): public_api = mod.__all__ all_api = dir(mod) for elem in all_api: check_one_element(elem, modname, mod, is_public=elem in public_api, is_all=True) else: all_api = dir(mod) for elem in all_api: if not elem.startswith("_"): check_one_element(elem, modname, mod, is_public=True, is_all=False) class TestPublicApiNamespace(unittest.TestCase): tested_modules = (IR_NAMESPACE, *(_find_all_importables(onnxscript.ir))) def test_correct_module_names(self): """ An API is considered public, if its `__module__` starts with `onnxscript.ir` and there is no name in `__module__` or the object itself that starts with "_". Each public package should either: - (preferred) Define `__all__` and all callables and classes in there must have their `__module__` start with the current submodule's path. Things not in `__all__` should NOT have their `__module__` start with the current submodule. - (for simple python-only modules) Not define `__all__` and all the elements in `dir(submod)` must have their `__module__` that start with the current submodule. """ failure_list = [] for modname in self.tested_modules: _validate_module(modname, failure_list) msg = ( "Make sure that everything that is public is expected (in particular that the module " "has a properly populated `__all__` attribute) and that everything that is supposed to be public " "does look public (it does not start with `_` and has a `__module__` that is properly populated)." ) msg += "\n\nFull list:\n" msg += "\n".join(failure_list) # empty lists are considered false in python self.assertTrue(not failure_list, msg) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/ir/serde_roundtrip_test.py000066400000000000000000000026031475371071500247520ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # pylint: disable=import-outside-toplevel from __future__ import annotations import pathlib import unittest import onnx import onnx.backend.test import parameterized import onnxscript.testing from onnxscript import ir model_folder_path = pathlib.Path(__file__).resolve().parent.parent.parent / "testdata" onnx_backend_test_path = pathlib.Path(onnx.backend.test.__file__).parent / "data" model_paths = list(model_folder_path.rglob("*.onnx")) + list( onnx_backend_test_path.rglob("*.onnx") ) test_args = [ (f"{model_path.parent.name}_{model_path.name}", model_path) for model_path in model_paths ] class SerdeTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand(test_args) def test_serialization_deserialization_produces_same_model( self, _: str, model_path: pathlib.Path ) -> None: model = onnx.load(model_path) # Fix the missing graph name of some test models model.graph.name = "main_graph" onnx.checker.check_model(model) # Profile the serialization and deserialization process ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) serialized = ir.serde.serialize_model(ir_model) onnxscript.testing.assert_onnx_proto_equal(serialized, model) onnx.checker.check_model(serialized) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/loop_test.py000066400000000000000000000024631475371071500221050ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import numpy as np from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64 from tests.common import testutils class LoopOpTest(testutils.TestBase): def test_loop(self): """Basic loop test.""" @script() def sumprod(x: FLOAT["N"], N: INT64) -> (FLOAT["N"], FLOAT["N"]): # noqa: F821 sum = op.Identity(x) prod = op.Identity(x) for _ in range(N): sum = sum + x prod = prod * x return sum, prod self.validate(sumprod) x = np.array([2]) M = 3 sum, prod = sumprod(x, M) self.assertEqual(sum, np.array([8])) self.assertEqual(prod, np.array([16])) def test_loop_bound(self): """Test with an expression for loop bound.""" @script() def sumprod(x: FLOAT["N"], N: INT64) -> (FLOAT["N"], FLOAT["N"]): # noqa: F821 sum = op.Identity(x) prod = op.Identity(x) for _ in range(2 * N + 1): sum = sum + x prod = prod * x return sum, prod self.validate(sumprod) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/000077500000000000000000000000001475371071500210015ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/__init__.py000066400000000000000000000001111475371071500231030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/attrref.py000066400000000000000000000005251475371071500230240ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op def float_attr_ref_test(X, alpha: float): return op.Add(X, alpha) def int_attr_ref_test(X, alpha: int): return op.Add(X, alpha) def str_attr_ref_test(X, alpha: str): return op.Concat(X, alpha, axis=0) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/cast_like.py000066400000000000000000000041771475371071500233220ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # Test cases for automatic introduction of CastLike around constants: from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import BOOL, FLOAT @script(default_opset=op) def inc_right(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A + 1 @script() def inc_right_expanded(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A + op.CastLike(1, A) @script(default_opset=op) def inc_left(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return 1 + A @script() def inc_left_expanded(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.CastLike(1, A) + A @script(default_opset=op) def cmp_zero_right(A: FLOAT[...]) -> BOOL[...]: return A == 0 @script() def cmp_zero_right_expanded(A: FLOAT[...]) -> BOOL[...]: return A == op.CastLike(0, A) @script(default_opset=op) def cmp_zero_mright(A: FLOAT[...]) -> BOOL[...]: return A == -11 @script() def cmp_zero_mright_expanded(A: FLOAT[...]) -> BOOL[...]: return A == op.CastLike(-11, A) @script(default_opset=op) def cmp_zero_left(A: FLOAT[...]) -> BOOL[...]: return 0 == A @script() def cmp_zero_left_expanded(A: FLOAT[...]) -> BOOL[...]: return op.CastLike(0, A) == A @script(default_opset=op) def div_right(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A / 2 @script() def div_right_expanded(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A / op.CastLike(2, A) @script(default_opset=op) def div_minus_right(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A / (-2) @script() def div_minus_right_expanded(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A / op.CastLike(-2, A) # @script() # def div_minus_minus_right(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: # return A / (-(-2)) @script() def where_left(C: BOOL[...], A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.Where(C, 2, A) @script() def where_left_expanded(C: BOOL[...], A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.Where(C, op.CastLike(2, A), A) @script() def where_right(C: BOOL[...], A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.Where(C, A, 3) @script() def where_right_expanded(C: BOOL[...], A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.Where(C, A, op.CastLike(3, A)) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/different_opset.py000066400000000000000000000022661475371071500245410ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript.main import script from onnxscript.onnx_opset import opset14, opset16 from onnxscript.onnx_types import INT64 @script() def shape_A(data, start: INT64[1], end: INT64[1]): shape = opset16.Shape(data) zero = opset16.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if end == zero: length = opset16.Shape(opset16.Shape(data)) res = opset16.Slice(shape, start, length, zero) else: res = opset16.Slice(shape, start, end, zero) return res @script() def shape_B(data, start: INT64[1], end: INT64[1]): shape = opset14.Shape(data) zero = opset14.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if end == zero: length = opset14.Shape(opset14.Shape(data)) res = opset14.Slice(shape, start, length, zero) else: res = opset14.Slice(shape, start, end, zero) return res @script(default_opset=opset16) def inc_any(data): # The converter cannot know which opset to use unless it is specified # in the decorator. return data + 1 microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/dropout.py000066400000000000000000000007221475371071500230500ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op def Dropout(data, ratio, training_mode, seed: int): if training_mode: rand = op.RandomUniformLike(data, dtype=1, seed=seed) mask = rand >= ratio output = op.Where(mask, data, 0) / (1.0 - ratio) else: mask = op.ConstantOfShape(op.Shape(data), value=True) output = data return (output, mask) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/eager_op.py000066400000000000000000000005541475371071500231400ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT @script(default_opset=op) def eager_op(X: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return X % 1.5 @script() def eager_abs(X: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.Abs(X) + 1 microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/eg1.py000066400000000000000000000017011475371071500220260ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT # tensor inputs can have ONNX-like type annotations def gemm(A: FLOAT[2048, 124], W: FLOAT[124, 4096], Bias: FLOAT[4096]) -> FLOAT[2048, 4096]: return op.MatMul(A, W) + Bias # tensors and attributes distinguished by their types def scale(A: FLOAT[...], alpha: float, beta: float) -> FLOAT[...]: return alpha * A + beta # can return multiple-values def prodsum(A: FLOAT["N"], B: FLOAT["N"]) -> (FLOAT["N"], FLOAT["N"]): prod = A * B sum = A + B return prod, sum # can call ops/functions that return multiple-values def dropout_eg(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: output, mask = op.Dropout(A, 0.7, True, seed=1729) return output # will rename variable assigned multiple times def renaming(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T = op.Abs(A) T = op.Neg(T) return T microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/getitem.py000066400000000000000000000106601475371071500230140ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations from typing import Tuple, Union import numpy as np from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import INT32, INT64 from tests.common.onnx_script_test_case import FunctionTestParams x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]], dtype=np.int32) zero = np.array(0, dtype=np.int64) # Inputs/Outputs of test-cases are specified as numpy arrays, or tuples of numpy arrays, # or as a list of values, e.g. [0, 1, 2], converted to an int32 numpy array. IOType = Union[np.ndarray, Tuple[np.ndarray, ...], list] def wrap_input_output(x: IOType) -> list(np.ndarray): if isinstance(x, np.ndarray): return [x] elif isinstance(x, tuple): return list(x) else: return [np.array(x, dtype=np.int32)] def test(f, input: IOType, output: IOType) -> FunctionTestParams: return FunctionTestParams(f, wrap_input_output(input), wrap_input_output(output)) @script(default_opset=op) def get_first_row(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[0] get_first_row_test = test(get_first_row, input=x, output=[0, 1, 2]) @script(default_opset=op) def get_last_row(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[-1] get_last_row_test = test(get_last_row, input=x, output=[9, 10, 11]) @script(default_opset=op) def get_column(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[:, 1] get_column_test = test(get_column, input=x, output=[1, 4, 7, 10]) @script(default_opset=op) def get_unknown_row(A: INT32[...], i: INT64[...]) -> INT32[...]: return A[i] get_unknown_row_test = test(get_unknown_row, input=(x, zero), output=[0, 1, 2]) @script(default_opset=op) def get_computed_row(A: INT32[...]) -> INT32[...]: scalar_zero = op.Constant(value=make_tensor("scalar_zero", TensorProto.INT64, [], [0])) return A[scalar_zero + 1] get_computed_row_test = test(get_computed_row, input=x, output=[3, 4, 5]) @script(default_opset=op) def slice_from_1_to_2(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[1:2] slice_from_to = test(slice_from_1_to_2, input=x, output=[[3, 4, 5]]) @script(default_opset=op) def slice_from_1(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[1:] slice_from = test(slice_from_1, input=x, output=[[3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]]) @script(default_opset=op) def slice_to_2(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[:2] slice_to = test(slice_to_2, input=x, output=[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) @script(default_opset=op) def slice_step_minus1(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[::-1] slice_neg_step = test( slice_step_minus1, input=x, output=[[9, 10, 11], [6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]] ) @script(default_opset=op) def slice_from_1_to_minus1(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[1:-1] slice_from_neg_to = test(slice_from_1_to_minus1, input=x, output=[[3, 4, 5], [6, 7, 8]]) @script(default_opset=op) def slice_to_0_step_minus1(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[:0:-1] slice_to_neg_step = test(slice_to_0_step_minus1, input=x, output=x[:0:-1]) @script(default_opset=op) def get_row_slice_column(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[0, :0:-1] index_and_slice = test(get_row_slice_column, input=x, output=x[0, :0:-1]) @script(default_opset=op) def slice_row_get_column(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[:2, 0] slice_and_index = test(slice_row_get_column, input=x, output=x[:2, 0]) @script(default_opset=op) def slice_row_and_column(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[:2, :1] slice_and_slice = test(slice_row_and_column, input=x, output=x[:2, :1]) @script(default_opset=op) def slice_from_2_to_0_step_minus1(A: INT32[...]) -> INT32[...]: return A[2:0:-1] slice_from_to_neg_step = test(slice_from_2_to_0_step_minus1, input=x, output=x[2:0:-1]) @script() def slice_computed_range(A: INT32[...]) -> INT32[...]: scalar_zero = op.Constant(value=make_tensor("scalar_zero", TensorProto.INT64, [], [0])) return A[scalar_zero + 1 : scalar_zero + 2] slice_computed_range_test = test(slice_computed_range, input=x, output=x[1:2]) @script(default_opset=op) def nested_expr(A: INT32[...]) -> INT32[...]: r = (A + 1)[0] return r nested_expr_test = test(nested_expr, input=x, output=[1, 2, 3]) # This notation is not possible with ONNX but is allowed by numpy. # @script() # def getitem_i_slice_right_step(A): # r = A[1::-1] # return r microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/graph_attr.py000066400000000000000000000034731475371071500235150ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import graph, script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import BOOL, INT64 @script() def cumulative_sum(X: INT64["N"]): """Test use of a nested-function as a graph-attribute, using the Scan operator.""" @graph() def Sum(sum_in, next): sum_out = sum_in + next scan_out = op.Identity(sum_out) return sum_out, scan_out zero = op.Constant(value_int=0) _, result = op.Scan(zero, X, body=Sum, num_scan_inputs=1) return result @script() def sum_to(X: INT64): """Test use of a nested-function as a graph-attribute, using the Loop operator.""" @graph() def LoopBody(i: INT64, cond: BOOL, sum_in: INT64): cond_out = op.Identity(cond) sum_out = sum_in + i scan_out = op.Identity(sum_out) return cond_out, sum_out, scan_out zero = op.Constant(value_int=0) _, result = op.Loop(X, None, zero, body=LoopBody) return result @script() def sum_to_error(X: INT64): """Test omitted @graph annotation error.""" def LoopBody(i: INT64, cond: BOOL, sum_in: INT64): cond_out = op.Identity(cond) sum_out = sum_in + i scan_out = op.Identity(sum_out) return cond_out, sum_out, scan_out zero = op.Constant(value_int=0) _, result = op.Loop(X, None, zero, body=LoopBody) return result @script() def loop_add(X: INT64["N"], M: INT64): """Test use of a nested-function as a graph-attribute, with references to outer scope variables.""" @graph() def LoopBody(i: INT64, cond: BOOL, sum_in: INT64["N"]): cond_out = op.Identity(cond) sum_out = sum_in + X return cond_out, sum_out result = op.Loop(M, None, X, body=LoopBody) return result microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/identity.py000066400000000000000000000025631475371071500232120ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # Test cases for automatic introduction of Identity (copy) from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import BOOL, FLOAT, INT64 @script(default_opset=op) def id1(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return A # treat as op.Identity(A) @script() def id1_expanded(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: return op.Identity(A) @script(default_opset=op) def id2(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: B = A return B # treat as op.Identity(B) == op.Identity(A) @script() def id2_expanded(A: FLOAT[...]) -> FLOAT[...]: B = A return op.Identity(B) @script() def control_flow_id1(A: FLOAT[...], flag: BOOL) -> FLOAT[...]: if flag: y = A # treat as op.Identity(A) else: y = op.Abs(A) return y @script() def control_flow_id1_expanded(A: FLOAT[...], flag: BOOL) -> FLOAT[...]: if flag: y = op.Identity(A) else: y = op.Abs(A) return y @script() def loop_id(A: FLOAT[...], N: INT64) -> FLOAT[...]: B = op.Identity(A) for i in range(N): B = A # treat as op.Identity(A) A = A + 1 return A + B @script() def loop_id_expanded(A: FLOAT[...], N: INT64) -> FLOAT[...]: B = op.Identity(A) for i in range(N): B = op.Identity(A) A = A + 1 return A + B microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/if_statement.py000066400000000000000000000055471475371071500240500ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64 @script() def maxsum(A: FLOAT["N"], B: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: sum1 = op.ReduceSum(A) sum2 = op.ReduceSum(B) if sum1 < sum2: result = op.Identity(B) else: result = op.Identity(A) return result # Test inference of inputs/outputs for then/else blocks: @script() def maxsum2(A: FLOAT["N"], B: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: sum1 = op.ReduceSum(A) sum2 = op.ReduceSum(B) if sum1 < sum2: temp = op.Identity(B) result = op.Identity(temp) else: temp = op.Identity(A) result = op.Identity(temp) return result # test variables assigned only in one branch @script() def maxsum3(A: FLOAT["N"], B: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: sum1 = op.ReduceSum(A) sum2 = op.ReduceSum(B) result = op.Identity(A) if sum1 < sum2: result = op.Identity(B) return result @script() def check_equal(x: FLOAT[None, None], axis: INT64[1]) -> FLOAT[None, None]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if axis == zero: result = op.Transpose(x, perm=[1, 0]) else: result = op.Identity(x) return result @script() def check_less_or_equal(x: FLOAT[None, None], axis: INT64[1]) -> FLOAT[None, None]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if axis <= zero: result = op.Transpose(x, perm=[1, 0]) else: result = op.Identity(x) return result @script() def check_greater(x: FLOAT[None, None], axis: INT64[1]) -> FLOAT[None, None]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if axis > zero: result = op.Transpose(x, perm=[1, 0]) else: result = op.Identity(x) return result @script() def check_greater_or_equal(x: FLOAT[None, None], axis: INT64[1]) -> FLOAT[None, None]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if axis >= zero: result = op.Transpose(x, perm=[1, 0]) else: result = op.Identity(x) return result @script() def check_not(x: FLOAT[None, None], axis: INT64[1]) -> FLOAT[None, None]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if not (axis >= zero): result = op.Transpose(x, perm=[1, 0]) else: result = op.Identity(x) return result @script() def check_different(x: FLOAT[None, None], axis: INT64[1]) -> FLOAT[None, None]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) if axis != zero: result = op.Transpose(x, perm=[1, 0]) else: result = op.Identity(x) return result microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/loops_break.py000066400000000000000000000013261475371071500236550ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT @script() def loop1(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T = A for i in range(10): T = T + A * op.Cast(i, to=TensorProto.FLOAT) return T @script() def loop_range_cond(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T = A cond = op.Constant(value=make_tensor("condcst", TensorProto.BOOL, [1], [1])) for i in range(10): T = T + A * op.Cast(i, to=TensorProto.FLOAT) cond = op.ReduceSum(T) <= -10 if cond: break return T microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/loops_while.py000066400000000000000000000012611475371071500236770ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT # same variable assigned multiple times @script() def loop1(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T = A for i in range(10): T = T + A * op.Cast(i, to=TensorProto.FLOAT) return T @script() def loop_range_cond_only(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T = A cond = op.Constant(value=make_tensor("true", TensorProto.BOOL, [], [1])) while cond: T = T + A cond = op.ReduceSum(T) > -10 return T microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/m1.py000066400000000000000000000004011475371071500216630ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT def cadd(A: FLOAT[1, 2], B: FLOAT[1, 2]) -> FLOAT[1, 4]: return op.Concat(A, B, axis=-1) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/multi.py000066400000000000000000000004131475371071500225030ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT def multi(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: x, y = op.Split(A) x, y = op.Split(x) return x + y microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/onnxfns1.py000066400000000000000000000052551475371071500231340ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # Features included: # Overloaded operators such as <=, +, / # Nested expressions # Type annotation for attributes (to distinguish inputs and attributes) # Importing (predefined) opsets # Features not yet covered: # Auto-cast for constants/attributes. (Must include explicit CastLike ops) # No default-values for attributes yet, which are currently present in the opschema definition (in ONNX). # No default-values for inputs yet. # Element-type annotation for tensors from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op @script() def Relu(X): zero = op.CastLike(0, X) return op.Max(X, zero) @script() def Selu(X, alpha: float, gamma: float): alphaX = op.CastLike(alpha, X) gammaX = op.CastLike(gamma, X) neg = gammaX * (alphaX * op.Exp(X) - alphaX) pos = gammaX * X zero = op.CastLike(0, X) return op.Where(X <= zero, neg, pos) @script() def Elu(X, alpha: float): alphaX = op.CastLike(alpha, X) zero = op.CastLike(0, X) one = op.CastLike(1, X) return op.Where(X < zero, alphaX * (op.Exp(X) - one), X) @script() def ThresholdedRelu(X, alpha: float): zero = op.CastLike(0, X) alphaX = op.CastLike(alpha, X) return op.Where(X > alphaX, X, zero) @script() def LeakyRelu(X, alpha: float): zero = op.CastLike(0, X) alphaX = op.CastLike(alpha, X) return op.Where(X < zero, alphaX * X, X) @script() def PRelu(X, slope): zero = op.CastLike(0, X) return op.Where(X < zero, slope * X, X) @script() def HardSigmoid(X, alpha: float, beta: float): zero = op.CastLike(0, X) one = op.CastLike(1, X) alphaX = op.CastLike(alpha, X) betaX = op.CastLike(beta, X) return op.Max(zero, op.Min(one, alphaX * X + betaX)) @script() def Shrink(x, bias: float, lambd: float): zero = op.CastLike(0, x) return op.Where(x < -lambd, x + bias, op.Where(x > lambd, x - bias, zero)) @script() def Softplus(X): one = op.CastLike(1, X) return op.Log(op.Exp(X) + one) @script() def Softsign(X): one = op.CastLike(1, X) return X / (one + op.Abs(X)) from onnxscript.onnx_types import BOOL, FLOAT @script() def Clip(input: FLOAT[...], min: FLOAT = None, max: FLOAT = None) -> FLOAT[...]: result = input if op.OptionalHasElement(min): result = op.Where(result < min, min, result) if op.OptionalHasElement(max): result = op.Where(result > max, max, result) return result # @script() # def Clip(input, min, max): # return op.Where(input < min, min, op.Where(input > max, max, input)) @script() def OptionalHasElement(input: FLOAT[...]) -> BOOL: return op.OptionalHasElement(input) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/onnxfns1A.py000066400000000000000000000033771475371071500232400ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. # Same functions as in onnxfns1.py, using autocast and default-attribute-values from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset18 as op @script() def Relu(X): zero = op.CastLike(0, X) return op.Max(X, zero) @script() def Selu( X, alpha: float = 1.67326319217681884765625, gamma: float = 1.05070102214813232421875, ): neg = gamma * (alpha * op.Exp(X) - alpha) pos = gamma * X return op.Where(X <= 0.0, neg, pos) @script() def Elu(X, alpha: float = 1.0): return op.Where(X < 0.0, alpha * (op.Exp(X) - 1.0), X) @script() def Elu05(X): return op.Where(X < 0.0, 0.5 * (op.Exp(X) - 1.0), X) @script() def ThresholdedRelu(X, alpha: float = 1.0): zero = op.CastLike(0, X) return op.Where(X > alpha, X, zero) @script() def LeakyRelu(X, alpha: float = 0.01): return op.Where(X < 0.0, alpha * X, X) @script() def PRelu(X, slope): # future-work: capturing extra requirements such as: # slope must be unidirectionally broadcastable to X's shape. return op.Where(X < 0.0, slope * X, X) @script() def HardSigmoid(X, alpha: float = 0.2, beta: float = 0.5): zero = op.CastLike(0, X) one = op.CastLike(1, X) return op.Max(zero, op.Min(one, alpha * X + beta)) @script() def Shrink(x, lambd: float = 0.5, bias: float = 0.0): zero = op.CastLike(0, x) return op.Where(x < -lambd, x + bias, op.Where(x > lambd, x - bias, zero)) @script() def Softplus(X): return op.Log(op.Exp(X) + 1.0) @script() def Softsign(X): return X / (1.0 + op.Abs(X)) @script() def Clip(input, min, max): # TODO: default values specified for min/max return op.Where(input < min, min, op.Where(input > max, max, input)) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/onnxfns2.py000066400000000000000000000112731475371071500231320ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op # TODO: Need to verify definitions below. # Behavior for integral types is not explicitly described in ONNX spec. # Need to verify if any issues exist with numeric precision. @script() def ReduceSumSquare(data, axes, keepdims: int): return op.ReduceSum(data * data, axes, keepdims=keepdims) @script() def ReduceL1(data, axes, keepdims: int): return op.ReduceSum(op.Abs(data), axes, keepdims=keepdims) @script() def ReduceL2(data, axes, keepdims: int): sum_square = op.ReduceSum(data * data, axes, keepdims=keepdims) # We need to cast integral types to floating point before taking square root. # Unfortunately, there is no way to do this, depending on the input type. # So, we uniformly cast to double, which is potentially less efficient. sum_square_dbl = op.Cast(sum_square, to=1) sqrt = op.Sqrt(sum_square_dbl) return op.CastLike(sqrt, data) @script() def ReduceLogSum(data, axes, keepdims: int): return op.Log(op.ReduceSum(data, axes, keepdims=keepdims)) @script() def ReduceLogSumExp(data, axes, keepdims: int): return op.Log(op.ReduceSum(op.Exp(data), axes, keepdims=keepdims)) @script() def Hardmax(X, axis: int): """Hardmax is similar to ArgMax, with the result being encoded OneHot style.""" argmax = op.ArgMax(X, axis=axis, keepdims=False) # Get the size of input X along specified axis # Unfortunately, we cannot say `end=axis+1`. # No computation possible on attributes. xshape = op.Shape(X, start=axis) zero = op.Constant(value_ints=[0]) depth = op.GatherElements(xshape, zero) empty_shape = op.Constant(value_ints=[0]) depth = op.Reshape(depth, empty_shape) values = op.Constant(value_ints=[0, 1]) cast_values = op.CastLike(values, X) return op.OneHot(argmax, depth, cast_values, axis=axis) # TODO: find a way to replace the name 'Hardmax2' with 'Hardmax' # TODO: if uncommented, fails at converter.eval_attr() # @script() # def Hardmax2(X, axis: int): # ''' # This is an alternative encoding of Hardmax using ReduceMax. # Unfortunately, this is hard to encode in ONNX because Hardmax has a single # axis attribute, while ReduceMax has a list of axes as attribute. # ONNX has no mechanism to transform the axis parameter to axes, # that is, to translate the `axes=[axis]` code below. # # Code review comment from xadupre: # One way to do it is to reshape/transpose X to get two dimensions # (prod(non reduced axes), prod(reduced axes)), to apply ReduceMax # and then to Reshape to the shape containing only the non reduced axes. # That way ReduceMax is applied the same argument [1]. # ''' # # axes=[axis] is not working yet # maxval = op.ReduceMax(X, axes=[axis], keepdims=True) # ismaxval = op.Equal(X, maxval) # # Must select only the first occurrence of maxval # ismaxval_int = op.Cast(ismaxval, to=INT64.dtype) # cumsum = op.Cumsum(ismaxval_int, axis, exclusive=True) # no_earlier_maxval = op.Equal(cumsum, 0) # return (ismaxval and no_earlier_maxval) @script() def DepthToSpace(input, blocksize: int, mode: str): # Get dimensions of input b, c, h, w = op.Split(op.Shape(input), [1, 1, 1, 1]) # Create a 1D tensor representing blocksize size_0 = op.Constant(value_int=blocksize) size = op.Reshape(size_0, [1]) if mode == "DCR": tmpshape = op.Concat(b, size, size, c / (size * size), h, w, axis=0) reshaped = op.Reshape(input, tmpshape) transposed = op.Transpose(reshaped, perm=[0, 3, 4, 1, 5, 2]) else: # assert mode == "CRD" tmpshape = op.Concat(b, c / (size * size), size, size, h, w, axis=0) reshaped = op.Reshape(input, tmpshape) transposed = op.Transpose(reshaped, perm=[0, 1, 4, 2, 5, 3]) finalshape = op.Concat(b, c / (size * size), h * size, w * size, axis=0) y = op.Reshape(transposed, finalshape) return y @script() def SpaceToDepth(input, blocksize: int): # Inverse of DepthToSpace (mode 'DCR') b, C, H, W = op.Split(op.Shape(input), [1, 1, 1, 1], axis=0) size_0 = op.Constant(value_int=blocksize) # size = op.Reshape(size_0, onnxscript.make_tensor('one', 7, [1], [1])) # TensorProto.INT64: 7 size = op.Reshape(size_0, [1]) # Reshape to [b, C, H/size, size, W/size, size] tmpshape = op.Concat(b, C, H / size, size, W / size, size, axis=0) reshaped = op.Reshape(input, tmpshape) transposed = op.Transpose(reshaped, perm=[0, 3, 5, 1, 2, 4]) finalshape = op.Concat(b, C * size * size, H / size, W / size, axis=0) y = op.Reshape(transposed, finalshape) return y microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/opt_input.py000066400000000000000000000050041475371071500233730ustar00rootroot00000000000000from typing import Optional from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT # Design choices for optional input: # Consider the layer-normalization function, which has an optional Bias input. # As a toy-version of this, assume we want to compute "Log(X) + Bias", where Bias # is optional. # The function-implementation option1 below has the following advantages: # (1) Easier for backend to optimize away an unnecessary addition (when no bias is present) # (2) It is more general (than option2) since it can handle cases where a simple default # value like zero cannot be used. # However, this requires us to add a new (pseudo) primitive-op to ONNX that does the # check "Bias != None" def option1(X, Bias: FLOAT[...] = None): Y = op.Log(X) if Bias != None: Y = Y + Bias return Y # The pros/cons of the option2 implementation below are just the dual of option1. # (1) This leads to an unnecessary tensor creation and add operation. # (2) It could be difficult to do in the general-case. E.g., down-below, we need # to introduce a `CastLike` op to handle the typing aspect. # This requires introducing default-values for parameters in FunctionProto, # similar to initializers in GraphProto def option2(X, Bias=op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.FLOAT, [1], [0]))): Y = op.Log(X) Bias = CastLike(Bias, Y) Y = Y + Bias return Y # The implementation option3 is similar to option1, but differs in one aspect. # It changes the type-signature of the op/function, namely Bias is declared to # be an optional-type. This means that we don't need to introduce a new primitive # op, since we already have an op to check if "Bias != None" in this case. # (See the op OptionalHasElement.) # While this is a cleaner version of option1, it is challenging to go back and # change the type signature of all optional parameters in ONNX ops. That would be # quite disruptive. In short, ONNX originally introduced a limited form of # optional inputs (before the full-fledged optional-type was introduced) and that # is the source of our problem. # does not work yet. # TypeError: typing.Optional requires a single type. Got FLOAT. # def option3(X, Bias: Optional[FLOAT[...]] = None): # Y = op.Log(X) # if (Bias != None): # Y = Y + Bias # return Y # Proposal: The proposal is use option 1, and define a variant of the OptionalHasElement # op in ONNX to enable this. microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/opt_output.py000066400000000000000000000050251475371071500235770ustar00rootroot00000000000000from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op # from onnxscript.onnx_types import FLOAT # Issues relating to optional output # Use Case 1: In this scenario, outputs are always well-defined, and # optional outputs serve only as an optimization hint to the kernel whether # some output is required. In the function-implementation, we can simply # choose to compute the output and rely on function-inlining and subsequent # optimizations to eliminate unnecessary computation. No special support # is required in OnnxScript. # Example: LayerNormalization # Here is a toy version of a LayerNormalization-like example: # Here, the second output is optional. But this impacts only the caller's # code, and not the function-definition. In the function definition, we always # return it. @script() def MeanDiff(x): mean = op.ReduceMean(x) diff = x - mean # Caller context may have second output "missing". # It is the inliner's responsibility to handle this correctly. return (diff, mean) # A call to a function with an optional output: @script(default_opset=op) def MeanDiffCaller(x): diff, _ = MeanDiff(x) return diff * diff # Use Case 2: In this scenario, the inputs/attributes determine which outputs # are computed. In particular, the op may return different numbers of outputs # in different situations. An example is the BatchNormalization op. This # introduces some challenges (in situations where use-case 1's approach is # not feasible). # BatchNorm can still be defined as a function, as in use-case 1, by computing # the extra outputs even in the case where it is unused. This can lead to inefficiency # due to redundant computation, but that can be eliminated by optimization subsequent # to inlining. However, the optimization may not be feasible if the entire # computation graph is unavailable: eg., if we extract subgraphs (from a Pytorch # program) and execute it subgraph at-a-time. # However, the question here is whether it is useful to support examples such as # the one below: @script(default_opset=op) def ConditionalOptOutput(x, y, flag: bool): if flag: z1 = x + y # Challenge: Should we support this kind of usage? # If so, how do we handle this? # Specifically, the ONNX representation does not enable us to capture # conditionals that return different number of outputs in different branches. # We would need some way to represent a dummy "None" value. z2 = None else: z1 = x + y z2 = x / y return z1, z2 microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/renaming.py000066400000000000000000000007241475371071500231560ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT # same variable assigned multiple times def renaming(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T = op.Abs(A) T = op.Neg(A) return T # clash between generated-name and pre-existing name def renaming2(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: T_0 = op.Relu(A) T = op.Abs(A) T = op.Neg(A) return T microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/sequences.py000066400000000000000000000012561475371071500233520ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op @script() def make_sequence_tensor(A): # If replaced by [], attribute dtype can not be easily changed. seq = op.SequenceEmpty() B = A for i in range(5): seq = op.SequenceInsert(seq, B) B = B * 2 return op.ConcatFromSequence(seq, axis=0) @script() def make_sequence_tensor_accumulated(A): seq = op.SequenceEmpty() B = A C = A * 0 for i in range(5): seq = op.SequenceInsert(seq, B) B = B * 2 C = C + B + 1 return op.ConcatFromSequence(seq, axis=0) - C microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/signal_dft.py000066400000000000000000000323361475371071500234740ustar00rootroot00000000000000# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 import math import numpy as np from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT, INT64 PI = np.pi TWO_PI = np.pi * 2 FOUR_PI = np.pi * 4 @script() def hann_window(window_length): """Returns :math:`\\omega_n = \\sin^2\\left( \\frac{\\pi n}{N-1} \\right)` where *N* is the window length. """ N_minus_1 = op.Cast(window_length - 1, to=1) ni = op.Cast(op.Range(0, window_length, 1), to=1) pin = (ni * PI) / N_minus_1 sin = op.Sin(pin) return sin * sin @script() def hamming_window(window_length, alpha, beta): """Returns :math:`\\omega_n = \\alpha - \\beta \\cos \\left( \\frac{\\pi n}{N-1} \\right)` where *N* is the window length. Default values for torch: `alpha=0.54, beta=0.46`. """ N_minus_1 = op.Cast(window_length - 1, to=1) ni = op.Cast(op.Range(0, window_length, 1), to=1) pin = (ni * TWO_PI) / N_minus_1 cos = op.Cos(pin) return alpha - cos * beta @script() def blackman_window(window_length): """Returns :math:`\\omega_n = 0.42 - 0.5 \\cos \\left( \\frac{2\\pi n}{N-1} \\right) + 0.8 \\cos \\left( \\frac{4\\pi n}{N-1} \\right)` where *N* is the window length. """ N_minus_1 = op.Cast(window_length - 1, to=1) ni = op.Cast(op.Range(0, window_length, 1), to=1) cos2 = op.Cos((ni * TWO_PI) / N_minus_1) cos4 = op.Cos((ni * FOUR_PI) / N_minus_1) return (0.42 - (cos2 * 0.5)) + (cos4 * 0.08) @script() def switch_axes(x: FLOAT[...], axis1: INT64[1], axis2: INT64[1]) -> FLOAT[...]: """Switches two axis. The function assumes `axis1 < axis2`. Both axis1 and axis2 are assumed to be positive. Specifically, the convention of using negative axes to count backwards from the end is not supported. """ zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) one = op.Constant(value=make_tensor("one", TensorProto.INT64, [1], [1])) shape = op.Shape(x) n_dims = op.Shape(shape) axis2_1 = axis2 - one n_dims_1 = n_dims - one # First into a 5D dimension tensor. pre_axis1 = op.Slice(shape, zero, axis1, zero) if axis1 == zero: pre_axis1_size = op.Identity(one) else: pre_axis1_size = op.ReduceProd(pre_axis1) between = op.Slice(shape, op.Add(axis1, one), axis2, zero) if axis1 == axis2_1: between_size = op.Identity(one) else: between_size = op.ReduceProd(between) post_axis2 = op.Slice(shape, op.Add(axis2, one), n_dims, zero) if axis2 == n_dims_1: post_axis2_size = op.Identity(one) else: post_axis2_size = op.ReduceProd(post_axis2) dim1_size = op.Slice(shape, axis1, op.Add(axis1, one), zero) dim2 = op.Slice(shape, axis2, op.Add(axis2, one), zero) new_shape = op.Concat( pre_axis1_size, dim1_size, between_size, dim2, post_axis2_size, axis=0, ) reshaped = op.Reshape(x, new_shape) # Transpose transposed = op.Transpose(reshaped, perm=[0, 3, 2, 1, 4]) # Reshape into its final shape. final_shape = op.Concat(pre_axis1, dim2, between, dim1_size, post_axis2, axis=0) return op.Reshape(transposed, final_shape) @script() def dft_last_axis( x: FLOAT[...], fft_length: INT64[1], onesided: bool = False, inverse: bool = False, normalize: bool = False, ) -> FLOAT[...]: """See PR https://github.com/onnx/onnx/pull/3741/. *Part 1* Computes the matrix: :math:`\\left(\\exp\\left(\\frac{-2i\\pi nk}{K}\\right)\\right)_{nk}` and builds two matrices, real part and imaginary part. *Part 2* Matrix multiplication. The fft axis is the last one. It builds two matrices, real and imaginary parts for DFT. *Part 3* Part 2 merges the real and imaginary parts into one single matrix where the last axis indicates whether it is the real or the imaginary part. Args: x: float tensor, the last dimension is the complex one, it has 1 or 2 elements, 1 if the tensor is real and does not have any imaginary part, 2 if the tensor is complex fft_length: length of the FFT onesided: if True, returns a truncated result `[:fft_length//2]` inverse: returns FFT or the inverse of FFT normalize: normalizes the result Returns: tensor """ # Part 1 zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) one = op.Constant(value=make_tensor("one", TensorProto.INT64, [1], [1])) two = op.Constant(value=make_tensor("two", TensorProto.INT64, [1], [2])) last = op.Constant(value=make_tensor("last", TensorProto.INT64, [1], [-1])) range = op.Range(zero, fft_length, one) # fft_length or dim range_float = op.Cast(range, to=1) shape1 = op.Constant(value=make_tensor("shape1", TensorProto.INT64, [2], [-1, 1])) n = op.Reshape(range_float, shape1) shape2 = op.Constant(value=make_tensor("shape2", TensorProto.INT64, [2], [1, -1])) k = op.Reshape(range_float, shape2) if op.Cast(inverse, to=TensorProto.BOOL): cst_2pi = op.Constant( value=make_tensor("pi", TensorProto.FLOAT, [1], [math.tau]) ) # 2pi else: cst_2pi = op.Constant( value=make_tensor("pi", TensorProto.FLOAT, [1], [-math.tau]) ) # -2pi fft_length_float = op.Cast(fft_length, to=1) p = (k / fft_length_float * cst_2pi) * n cos_win = op.Cos(p) sin_win = op.Sin(p) # real or complex last_dim = op.Shape(x, start=-1) # Part 2 if last_dim == one: # rfft: x is a float tensor real_x = op.Squeeze(op.Slice(x, zero, one, last), last) x_shape = op.Shape(real_x) axis = op.Size(x_shape) - one dim = op.Slice(x_shape, axis, axis + one) if dim >= fft_length: # fft_length is shorter, x is trimmed to that size pad_x = op.Slice(real_x, zero, fft_length, last, one) else: if dim == fft_length: # no padding pad_x = op.Identity(real_x) else: # the matrix is completed with zeros # operator Pad could be used too. x_shape_but_last = op.Slice(op.Shape(real_x), zero, last, zero, one) new_shape = op.Concat(x_shape_but_last, fft_length - dim, axis=0) cst = op.ConstantOfShape( new_shape, value=make_tensor("zerof", TensorProto.FLOAT, [1], [0]) ) pad_x = op.Concat(real_x, op.Cast(cst, to=1), axis=-1) result_real = op.Unsqueeze(op.MatMul(pad_x, cos_win), zero) result_imag = op.Unsqueeze(op.MatMul(pad_x, sin_win), zero) else: # fft: x is a complex tensor in a float tensor # last dimension is the complex one x_shape_c = op.Shape(x) x_shape = op.Slice(x_shape_c, zero, last, last) axis = op.Size(x_shape) - one dim = op.Slice(x_shape, axis, axis + one) real_x = op.Squeeze(op.Slice(x, zero, one, last), last) imag_x = op.Squeeze(op.Slice(x, one, two, last), last) if dim >= fft_length: # fft_length is shorter, x is trimmed to that size pad_r = op.Slice(real_x, zero, fft_length, last, one) pad_i = op.Slice(imag_x, zero, fft_length, last, one) else: if dim == fft_length: # no padding pad_r = op.Identity(real_x) pad_i = op.Identity(imag_x) else: # the matrix is completed with zeros # operator Pad could be used too. x_shape_but_last = op.Slice(op.Shape(real_x), zero, last, zero, one) new_shape = op.Concat(x_shape_but_last, fft_length - dim, axis=0) cst = op.ConstantOfShape( new_shape, value=make_tensor("zerof", TensorProto.FLOAT, [1], [0]) ) pad_r = op.Concat(real_x, op.Cast(cst, to=1), axis=-1) pad_i = op.Concat(imag_x, op.Cast(cst, to=1), axis=-1) result_real = op.Unsqueeze( op.Sub(op.MatMul(pad_r, cos_win), op.MatMul(pad_i, sin_win)), zero ) result_imag = op.Unsqueeze( op.Add(op.MatMul(pad_r, sin_win), op.MatMul(pad_i, cos_win)), zero ) # final step, needs to move to first axis into the last position. result = op.Concat(result_real, result_imag, axis=0) n_dims = op.Size(op.Shape(result)) if op.Cast(onesided, to=TensorProto.BOOL): half = op.Div(fft_length, two) + op.Mod(fft_length, two) n_r_dims_1 = op.Sub(op.Shape(op.Shape(x)), one) truncated = op.Slice(result, zero, half, n_r_dims_1) else: truncated = op.Identity(result) if n_dims == one: # This should not happen. final = op.Identity(truncated) else: result_shape = op.Shape(truncated) shape_cpl = op.Constant( value=make_tensor("shape_cpl", TensorProto.INT64, [2], [2, -1]) ) reshaped_result = op.Reshape(truncated, shape_cpl) transposed = op.Transpose(reshaped_result, perm=[1, 0]) other_dimensions = op.Slice(result_shape, one, op.Shape(result_shape), zero) final_shape = op.Concat(other_dimensions, two, axis=0) final = op.Reshape(transposed, final_shape) # normalization is needed for idft. if op.Cast(normalize, to=TensorProto.BOOL): norm = op.Div(final, fft_length_float) else: norm = op.Identity(final) return norm @script() def dft_inv( x: FLOAT[...], fft_length: INT64[1], axis: INT64[1], onesided: bool = False, inverse: bool = False, normalize: bool = False, ) -> FLOAT[...]: """Applies one dimension FFT. The function moves the considered axis to the last position calls dft_last_axis, and moves the axis to its original position. """ shape = op.Shape(x) n_dims = op.Shape(shape) last_dim = n_dims - 2 positive_axis = op.Where(axis < 0, axis + n_dims, axis) if positive_axis == last_dim: final = dft_last_axis(x, fft_length, onesided, inverse, normalize) else: xt = switch_axes(x, positive_axis, last_dim) fft = dft_last_axis(xt, fft_length, onesided, inverse, normalize) final = switch_axes(fft, positive_axis, last_dim) return final @script(default_opset=op) def dft( x: FLOAT[...], fft_length: INT64[1], axis: INT64[1], inverse: bool = False, onesided: bool = False, ) -> FLOAT[...]: """Applies one dimensional FFT. The function moves the considered axis to the last position calls dft_last_axis, and moves the axis to its original position. """ return dft_inv(x, fft_length, axis, onesided=onesided, inverse=inverse, normalize=inverse) @script() def stft( x: FLOAT[...], fft_length: INT64[1], hop_length: INT64[1], n_frames: INT64[1], window: FLOAT["N"], onesided: bool = False, ) -> FLOAT[...]: """Applies one dimensional FFT with window weights. torch defines the number of frames as: `n_frames = 1 + (len - n_fft) / hop_length`. """ one = op.Constant(value=make_tensor("one", TensorProto.INT64, [1], [1])) mtwo = op.Constant(value=make_tensor("mtwo", TensorProto.INT64, [1], [-2])) zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.INT64, [1], [0])) last_axis = op.Shape(op.Shape(x)) - one axis = op.Constant(value=make_tensor("axis", TensorProto.INT64, [1], [-2])) axis2 = op.Constant(value=make_tensor("axis2", TensorProto.INT64, [1], [-3])) window_size = op.Shape(window) # building frames seq = op.SequenceEmpty(dtype=TensorProto.FLOAT) nf = op.Squeeze(n_frames, zero) for fs in range(nf): fs64 = op.Cast(fs, to=7) begin = fs64 * hop_length end = begin + window_size sliced_x = op.Slice(x, begin, end, axis) # sliced_x may be smaller new_dim = op.Shape(sliced_x, start=-2, end=-1) missing = window_size - new_dim new_shape = op.Concat( op.Shape(sliced_x, start=0, end=-2), missing, op.Shape(sliced_x, start=-1), axis=0, ) cst = op.ConstantOfShape( new_shape, value=make_tensor("zerof", TensorProto.FLOAT, [1], [0]) ) pad_sliced_x = op.Concat(sliced_x, op.Cast(cst, to=1), axis=-2) # same size un_sliced_x = op.Unsqueeze(pad_sliced_x, axis2) seq = op.SequenceInsert(seq, un_sliced_x) # concatenation new_x = op.ConcatFromSequence(seq, axis=-3, new_axis=0) # calling weighted dft with weights=window shape_x = op.Shape(new_x) shape_x_short = op.Slice(shape_x, zero, mtwo, zero) shape_x_short_one = (shape_x_short * zero) + one window_shape = op.Concat(shape_x_short_one, window_size, one, axis=0) weights = op.Reshape(window, window_shape) weighted_new_x = new_x * weights result = dft(weighted_new_x, fft_length, last_axis, onesided, False) # final transpose -3, -2 two = op.Constant(value=make_tensor("two", TensorProto.INT64, [1], [2])) three = op.Constant(value=make_tensor("three", TensorProto.INT64, [1], [3])) dim = op.Shape(op.Shape(result)) return switch_axes(result, dim - three, dim - two) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/subfunction.py000066400000000000000000000023521475371071500237140ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT @script() def MySelu(X: FLOAT[None], alpha: FLOAT[1], gamma: FLOAT[1]) -> FLOAT[None]: zero = op.Constant(value_float=1.0) neg = gamma * (alpha * op.Exp(X) - alpha) pos = gamma * X return op.Where(X <= zero, neg, pos) @script() def MyElu(X: FLOAT[None], beta: FLOAT[1]) -> FLOAT[None]: alpha = op.Constant(value_float=1.0) return MySelu(X, alpha, beta) @script() def MyEluB(X: FLOAT[None], beta: FLOAT[1]) -> FLOAT[None]: alpha = op.Constant(value_float=1.0) res = MySelu(X, alpha, beta) return res @script() def MyEluC(X: FLOAT[None], beta: FLOAT[1]) -> FLOAT[None]: alpha = op.Constant(value_float=1.0) res = op.Identity(MySelu(X, alpha, beta)) return res @script() def MyEluD(X: FLOAT[None], beta: FLOAT[1]) -> FLOAT[None]: res = op.Identity(MyEluC(X, beta)) return res @script() def IfMyEluD(X: FLOAT[None], beta: FLOAT[1]) -> FLOAT[None]: zero = op.Constant(value_float=1.0) if beta > zero: result = MyEluB(X, beta) else: result = MyEluC(X, beta) return result microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/models/type_double.py000066400000000000000000000037541475371071500236770ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from onnx import TensorProto from onnx.helper import make_tensor from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, INT64 @script() def sumprod_typed(x: DOUBLE["N"], N: INT64) -> DOUBLE["N"]: # noqa: F821 weight = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.DOUBLE, [1], [0])) weighted_sum = op.Identity(weight) for i in range(N): b: DOUBLE[...] = op.Cast(i, to=11) a: DOUBLE[...] = x * b weighted_sum = weighted_sum + a weight = weight + b return op.Div(weighted_sum, weight) @script() def sumprod(x: DOUBLE["N"], N: INT64) -> DOUBLE["N"]: # noqa: F821 weight = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.DOUBLE, [1], [0])) weighted_sum = op.Identity(weight) for i in range(N): b = op.Cast(i, to=11) a = x * b weighted_sum = weighted_sum + a weight = weight + b return op.Div(weighted_sum, weight) @script() def notype_abs_subgraph(A): zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.FLOAT, [1], [0])) if op.Cast(op.ReduceSum(A), to=1) > zero: B = op.Identity(A) else: B = op.Neg(A) return B @script() def double_abs_subgraph(A: DOUBLE["N"]) -> DOUBLE["N"]: zero = op.Constant(value=make_tensor("zero", TensorProto.DOUBLE, [1], [0])) if op.ReduceSum(A) > zero: B: DOUBLE["N"] = op.Identity(A) else: B: DOUBLE["N"] = op.Neg(A) return B @script() def double_abs(A: DOUBLE["N"]) -> DOUBLE["N"]: return op.Abs(A) @script() def double_cast(A: INT64["N"]) -> DOUBLE["N"]: return op.Cast(A, to=11) # Does not work. # @script() # def double_abs_subgraph_direct_return(A: DOUBLE["N"]) -> DOUBLE["N"]: # zero = op.Constant(value=make_tensor('zero', TensorProto.INT64, [1], [0])) # if op.ReduceSum(A) > zero: # return op.Identity(A) # else: # return op.Neg(A) microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/onnx_types_test.py000066400000000000000000000052601475371071500233400ustar00rootroot00000000000000# -------------------------------------------------------------------------- # Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. # -------------------------------------------------------------------------- # # mypy: disable-error-code=misc """Unit tests for the onnx_types module.""" from __future__ import annotations import unittest from parameterized import parameterized from onnxscript.onnx_types import DOUBLE, FLOAT, TensorType, tensor_type_registry class TestOnnxTypes(unittest.TestCase): def test_instantiation(self): with self.assertRaises(NotImplementedError): TensorType() with self.assertRaises(NotImplementedError): FLOAT() with self.assertRaises(NotImplementedError): FLOAT[...]() @parameterized.expand(tensor_type_registry.items()) def test_type_properties(self, dtype: int, tensor_type: type[TensorType]): self.assertEqual(tensor_type.dtype, dtype) self.assertIsNone(tensor_type.shape) self.assertEqual(tensor_type[...].shape, ...) # type: ignore[index] self.assertEqual(tensor_type[...].dtype, dtype) # type: ignore[index] self.assertEqual(tensor_type[1, 2, 3].shape, (1, 2, 3)) # type: ignore[index] self.assertEqual(tensor_type[1, 2, 3].dtype, dtype) # type: ignore[index] @parameterized.expand([(dtype,) for dtype in tensor_type_registry]) def test_dtype_bound_to_subclass(self, dtype: int): with self.assertRaises(ValueError): type(f"InvalidTensorTypeSubclass_{dtype}", (TensorType,), {}, dtype=dtype) def test_shaped_doesnt_reshape(self): with self.assertRaises(ValueError): FLOAT[1][...] # pylint: disable=pointless-statement @parameterized.expand( [ (FLOAT, FLOAT), (FLOAT[None], FLOAT[None]), (FLOAT[1, 2, 3], FLOAT[1, 2, 3]), (FLOAT[1], FLOAT[1]), (FLOAT[...], FLOAT[Ellipsis]), (FLOAT["M"], FLOAT["M"]), (FLOAT["M", "N"], FLOAT["M", "N"]), (FLOAT["M", 3, 4], FLOAT["M", 3, 4]), ] ) def test_shapes_are_same_type(self, a: TensorType, b: TensorType): self.assertIs(a, b) @parameterized.expand( [ (FLOAT[0], FLOAT[None]), (FLOAT[1, 2], FLOAT[3, 4]), (FLOAT[2, 1], FLOAT[1, 2]), (FLOAT["M", "N"], FLOAT["N", "M"]), (FLOAT, DOUBLE), (FLOAT[1], DOUBLE[1]), (FLOAT["X"], DOUBLE["X"]), ] ) def test_shapes_are_not_same_type(self, a: TensorType, b: TensorType): self.assertIsNot(a, b) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/operator_test.py000066400000000000000000000023071475371071500227640ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import unittest import onnx.helper import onnxscript.testing from onnxscript import script from onnxscript.onnx_opset import opset15 as op from onnxscript.onnx_types import FLOAT class TestConverter(unittest.TestCase): def test_plus_op(self): """Test that + is translated to Add op.""" @script(default_opset=op) def plus1(x, y): return x + y @script() def plus2(x, y): return op.Add(x, y) onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(plus1, plus2) def test_const_promotion(self): """Test promotion of constant literals to TensorProto.""" @script() def explicit_plus1(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: # noqa: F821 one = op.Constant(value=onnx.helper.make_tensor("one", 1, [], [1.0])) one_cast = op.CastLike(one, A) return op.Add(A, one_cast) @script() def implicit_plus1(A: FLOAT["N"]) -> FLOAT["N"]: # noqa: F821 return op.Add(A, 1.0) onnxscript.testing.assert_isomorphic_function(explicit_plus1, implicit_plus1) if __name__ == "__main__": unittest.main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/optimizer/000077500000000000000000000000001475371071500215405ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tests/optimizer/test_models.py000066400000000000000000000074511475371071500244430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. from __future__ import annotations import pathlib import tempfile import unittest import numpy as np import onnx import onnx.inliner import onnxruntime import parameterized from onnxscript import optimizer from onnxscript.rewriter import onnxruntime as ort_rewriter from onnxscript.utils import evaluation_utils _SKIP_TABLE = {} model_folder_path = ( pathlib.Path(__file__).resolve().parent.parent.parent / "testdata" / "e2e_models" ) # List all entries in the directory and filter for directories model_names = [entry.name for entry in model_folder_path.iterdir() if entry.is_dir()] class ModelTest(unittest.TestCase): @parameterized.parameterized.expand(model_names) def test_model_runs_and_matches_accuracy_after_optimization(self, model_name): test_id = model_name # This can be expanded in the future with more parameters, e.g. optimization options if (skip_reason := _SKIP_TABLE.get(test_id)) is not None: self.skipTest(skip_reason) model_dir = pathlib.Path(model_folder_path) / model_name / "dynamo" model_path = model_dir / f"{model_name}_dynamo.onnx" if not model_path.exists(): self.skipTest(f"Model {model_name!r} does not exist") model = onnx.load(model_path) model = optimizer.optimize(model, onnx_shape_inference=False) with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_folder: tmp_folder = pathlib.Path(tmp_folder) optimized_model_path = tmp_folder / f"{model_name}_opt.onnx" onnx.save( model, optimized_model_path, save_as_external_data=True, all_tensors_to_one_file=True, ) session = onnxruntime.InferenceSession( optimized_model_path, providers=("CPUExecutionProvider",) ) inputs, expected_outputs = evaluation_utils.load_test_data( model_dir, [i.name for i in model.graph.input] ) input_names = [i.name for i in session.get_inputs()] assert set(input_names) == set(inputs.keys()) outputs = session.run(None, inputs) # Free the session so the model file is no longer used del session for output, expected_output in zip(outputs, expected_outputs): np.testing.assert_allclose(output, expected_output, rtol=1e-3, atol=1e-3) def test_optimizer_after_inlining(self): model_dir = pathlib.Path(model_folder_path) / ".." / "dort_models" filename = model_dir / "llama_forward.onnx" onnx_model = onnx.load(filename) onnxruntime.InferenceSession( onnx_model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) # first time onnx_model = optimizer.optimize(onnx_model) onnxruntime.InferenceSession( onnx_model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) onnx_model = ort_rewriter.rewrite(onnx_model) onnxruntime.InferenceSession( onnx_model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) # inline onnx_model = onnx.inliner.inline_local_functions(onnx_model) onnxruntime.InferenceSession( onnx_model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) # second time onnx_model = optimizer.optimize(onnx_model) onnxruntime.InferenceSession( onnx_model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) onnx_model = ort_rewriter.rewrite(onnx_model) onnxruntime.InferenceSession( onnx_model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"] ) if __name__ == "__main__": unittest.main(verbosity=2) microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/000077500000000000000000000000001475371071500175145ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/000077500000000000000000000000001475371071500220235ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/gen_diagnostics.py000066400000000000000000000174551475371071500255510ustar00rootroot00000000000000#!/usr/bin/env python3 # Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Generates PyTorch ONNX Export Diagnostic rules for C++, Python and documentations. The rules are defined in torch/onnx/_internal/diagnostics/rules.yaml. Usage: python -m tools.onnx.gen_diagnostics \ torch/onnx/_internal/diagnostics/rules.yaml \ torch/onnx/_internal/diagnostics \ torch/csrc/onnx/diagnostics/generated \ torch/docs/source """ import argparse import os import string import subprocess import textwrap from typing import Any, Mapping, Sequence import yaml from torchgen import utils as torchgen_utils from torchgen.yaml_utils import YamlLoader _RULES_GENERATED_COMMENT = """\ GENERATED CODE - DO NOT EDIT DIRECTLY This file is generated by gen_diagnostics.py. See tools/onnx/gen_diagnostics.py for more information. Diagnostic rules for PyTorch ONNX export. """ _PY_RULE_CLASS_COMMENT = """\ GENERATED CODE - DO NOT EDIT DIRECTLY The purpose of generating a class for each rule is to override the `format_message` method to provide more details in the signature about the format arguments. """ _PY_RULE_CLASS_TEMPLATE = """\ class _{pascal_case_name}(infra.Rule): \"\"\"{short_description}\"\"\" def format_message( # type: ignore[override] self, {message_arguments} ) -> str: \"\"\"Returns the formatted default message of this Rule. Message template: {message_template} \"\"\" return self.message_default_template.format({message_arguments_assigned}) def format( # type: ignore[override] self, level: infra.Level, {message_arguments} ) -> Tuple[infra.Rule, infra.Level, str]: \"\"\"Returns a tuple of (Rule, Level, message) for this Rule. Message template: {message_template} \"\"\" return self, level, self.format_message({message_arguments_assigned}) """ _PY_RULE_COLLECTION_FIELD_TEMPLATE = """\ {snake_case_name}: _{pascal_case_name} = dataclasses.field( default=_{pascal_case_name}.from_sarif(**{sarif_dict}), init=False, ) \"\"\"{short_description}\"\"\" """ _CPP_RULE_TEMPLATE = """\ /** * @brief {short_description} */ {name}, """ _RuleType = Mapping[str, Any] def _kebab_case_to_snake_case(name: str) -> str: return name.replace("-", "_") def _kebab_case_to_pascal_case(name: str) -> str: return "".join(word.capitalize() for word in name.split("-")) def _format_rule_for_python_class(rule: _RuleType) -> str: pascal_case_name = _kebab_case_to_pascal_case(rule["name"]) short_description = rule["short_description"]["text"] message_template = rule["message_strings"]["default"]["text"] field_names = [ field_name for _, field_name, _, _ in string.Formatter().parse(message_template) if field_name is not None ] for field_name in field_names: assert isinstance(field_name, str), ( f"Unexpected field type {type(field_name)} from {field_name}. " ) "Field name must be string.\nFull message template: {message_template}" # pylint: disable=pointless-string-statement assert not field_name.isnumeric(), f"Unexpected numeric field name {field_name}. " "Only keyword name formatting is supported.\nFull message template: {message_template}" # pylint: disable=pointless-string-statement message_arguments = ", ".join(field_names) message_arguments_assigned = ", ".join( [f"{field_name}={field_name}" for field_name in field_names] ) return _PY_RULE_CLASS_TEMPLATE.format( pascal_case_name=pascal_case_name, short_description=short_description, message_template=repr(message_template), message_arguments=message_arguments, message_arguments_assigned=message_arguments_assigned, ) def _format_rule_for_python_field(rule: _RuleType) -> str: snake_case_name = _kebab_case_to_snake_case(rule["name"]) pascal_case_name = _kebab_case_to_pascal_case(rule["name"]) short_description = rule["short_description"]["text"] return _PY_RULE_COLLECTION_FIELD_TEMPLATE.format( snake_case_name=snake_case_name, pascal_case_name=pascal_case_name, sarif_dict=rule, short_description=short_description, ) def _format_rule_for_cpp(rule: _RuleType) -> str: name = f"k{_kebab_case_to_pascal_case(rule['name'])}" short_description = rule["short_description"]["text"] return _CPP_RULE_TEMPLATE.format(name=name, short_description=short_description) def gen_diagnostics_python( rules: Sequence[_RuleType], out_py_dir: str, template_dir: str ) -> None: rule_class_lines = [_format_rule_for_python_class(rule) for rule in rules] rule_field_lines = [_format_rule_for_python_field(rule) for rule in rules] fm = torchgen_utils.FileManager( install_dir=out_py_dir, template_dir=template_dir, dry_run=False ) fm.write_with_template( "_rules.py", "rules.py.in", lambda: { "generated_comment": _RULES_GENERATED_COMMENT, "generated_rule_class_comment": _PY_RULE_CLASS_COMMENT, "rule_classes": "\n".join(rule_class_lines), "rules": textwrap.indent("\n".join(rule_field_lines), " " * 4), }, ) _lint_file(os.path.join(out_py_dir, "_rules.py")) def gen_diagnostics_cpp( rules: Sequence[_RuleType], out_cpp_dir: str, template_dir: str ) -> None: rule_lines = [_format_rule_for_cpp(rule) for rule in rules] rule_names = [f'"{_kebab_case_to_snake_case(rule["name"])}",' for rule in rules] fm = torchgen_utils.FileManager( install_dir=out_cpp_dir, template_dir=template_dir, dry_run=False ) fm.write_with_template( "rules.h", "rules.h.in", lambda: { "generated_comment": textwrap.indent( _RULES_GENERATED_COMMENT, " * ", predicate=lambda x: True, # Don't ignore empty line ), "rules": textwrap.indent("\n".join(rule_lines), " " * 2), "py_rule_names": textwrap.indent("\n".join(rule_names), " " * 4), }, ) _lint_file(os.path.join(out_cpp_dir, "rules.h")) def gen_diagnostics_docs( rules: Sequence[_RuleType], # pylint: disable=unused-argument out_docs_dir: str, # pylint: disable=unused-argument template_dir: str, # pylint: disable=unused-argument ) -> None: # TODO: Add doc generation in a follow-up PR. pass def _lint_file(file_path: str) -> None: with subprocess.Popen(["lintrunner", "-a", file_path]) as p: p.wait() def gen_diagnostics( rules_path: str, out_py_dir: str, out_cpp_dir: str, out_docs_dir: str, ) -> None: with open(rules_path, encoding="utf-8") as f: rules = yaml.load(f, Loader=YamlLoader) template_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "templates") gen_diagnostics_python( rules, out_py_dir, template_dir, ) gen_diagnostics_cpp( rules, out_cpp_dir, template_dir, ) gen_diagnostics_docs(rules, out_docs_dir, template_dir) def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate ONNX diagnostics files") parser.add_argument("rules_path", metavar="RULES", help="path to rules.yaml") parser.add_argument( "out_py_dir", metavar="OUT_PY", help="path to output directory for Python", ) parser.add_argument( "out_cpp_dir", metavar="OUT_CPP", help="path to output directory for C++", ) parser.add_argument( "out_docs_dir", metavar="OUT_DOCS", help="path to output directory for docs", ) args = parser.parse_args() gen_diagnostics( args.rules_path, args.out_py_dir, args.out_cpp_dir, args.out_docs_dir, ) if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/gen_diagnostics.sh000066400000000000000000000007101475371071500255150ustar00rootroot00000000000000#!/bin/bash # Run this script inside its folder to generate PyTorch ONNX Export Diagnostic rules # for C++, Python and documentations. # The rules are defined in torch/onnx/_internal/diagnostics/rules.yaml. set -e -x ROOT="${PWD}/../../" pushd "$ROOT" ( python -m tools.onnx.gen_diagnostics \ torch/onnx/_internal/diagnostics/rules.yaml \ torch/onnx/_internal/diagnostics \ torch/csrc/onnx/diagnostics/generated \ torch/docs/source ) popd microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/sarif/000077500000000000000000000000001475371071500231275ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/sarif/code-gen-hints.json000066400000000000000000000002731475371071500266300ustar00rootroot00000000000000{ "SarifLog.$schema": [ { "kind": "PropertyNameHint", "arguments": { "pythonPropertyName": "schemaUri" } } ] } microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/sarif/gen_sarif.sh000066400000000000000000000032251475371071500254220ustar00rootroot00000000000000#!/bin/bash # Run this script inside its folder to generate the SARIF python object model files # from the SARIF schema. # e.g. ./gen_sarif.sh # # This script requires the jschema_to_python package to be installed. # To install it, run: # pip install jschema_to_python set -e -x ROOT="${PWD}/../../.." SARIF_DIR="torch/onnx/_internal/diagnostics/infra/sarif" # SARIF version SARIF_VERSION="2.1.0" SARIF_SCHEMA_LINK="https://docs.oasis-open.org/sarif/sarif/v2.1.0/cs01/schemas/sarif-schema-2.1.0.json" # Download SARIF schema tmp_dir="$(mktemp -d)" sarif_schema_file_path="${tmp_dir}/sarif-schema-${SARIF_VERSION}.json" curl -L -o "$sarif_schema_file_path" "$SARIF_SCHEMA_LINK" # TODO: A private branch of jschema_to_python was used to enable # the generation to dataclasses and support annotation. python -m jschema_to_python \ --schema-path "$sarif_schema_file_path" \ --module-name torch.onnx._internal.diagnostics.infra.sarif \ --output-directory "${ROOT}/${SARIF_DIR}" \ --root-class-name SarifLog \ --hints-file-path code-gen-hints.json \ --force \ --library dataclasses \ -vv # Generate SARIF version file echo "from typing import Final" > "${ROOT}/${SARIF_DIR}/version.py" echo "SARIF_VERSION: Final = \"${SARIF_VERSION}\"" >> "${ROOT}/${SARIF_DIR}/version.py" echo "SARIF_SCHEMA_LINK: Final = \"${SARIF_SCHEMA_LINK}\"" >> "${ROOT}/${SARIF_DIR}/version.py" pushd "$ROOT" ( # Hack to have flake8 not complain about generated code. set +x while IFS= read -r -d '' file; do echo "# flake8: noqa" >> "$file" done < <(find "$SARIF_DIR" -name '*.py' -print0) set -x lintrunner "${SARIF_DIR}/"** -a ) popd microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/templates/000077500000000000000000000000001475371071500240215ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/templates/rules.h.in000066400000000000000000000004421475371071500257310ustar00rootroot00000000000000#pragma once /** ${generated_comment} */ namespace torch { namespace onnx { namespace diagnostics { enum class Rule : uint32_t { ${rules} }; static constexpr const char* const kPyRuleNames [] = { ${py_rule_names} }; } // namespace diagnostics } // namespace onnx } // namespace torch microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/diagnostics/templates/rules.py.in000066400000000000000000000004441475371071500261340ustar00rootroot00000000000000""" ${generated_comment} """ import dataclasses from typing import Tuple # flake8: noqa from torch.onnx._internal.diagnostics import infra """ ${generated_rule_class_comment} """ ${rule_classes} @dataclasses.dataclass class _POERules(infra.RuleCollection): ${rules} rules = _POERules() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/function_rewriter_testing/000077500000000000000000000000001475371071500250215ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/function_rewriter_testing/function_unittest_producer.py000066400000000000000000000435571475371071500331000ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Fuction fusion unittest producer. Takes in a full model, function keyword, and example inputs, produces unit model protos that contains only a single node calling the target function proto. - All initializers are lifted as model inputs. - Example inputs and outputs are saved as test data for each unit model proto. """ from __future__ import annotations import argparse import itertools import logging import os import sys import numpy as np import onnx import onnx.inliner import onnxruntime from onnx import helper as onnx_helper from onnx import numpy_helper from onnxscript import _legacy_ir as ir from onnxscript._legacy_ir import visitor from onnxscript.utils import evaluation_utils, utils logger = logging.getLogger(__name__) # Copied from common.py from pytorch torchbench def save_tensor_data(numpy_tensor, output_path: str): proto_tensor = numpy_helper.from_array(numpy_tensor) with open(output_path, "wb") as f: f.write(proto_tensor.SerializeToString()) class FunctionToKeepVisitor(visitor.ProtoVisitorCore): def __init__(self, function_keyword): self.function_keyword = function_keyword self.functions_to_keep = [] self.in_target_function = False self._functions = {} super().__init__() def visit_function_node(self, node: onnx.NodeProto): prev_in_target_function = self.in_target_function function_id = ir.get_function_id_from_node(node) function = self._functions[function_id] if node.op_type.find(self.function_keyword) != -1: self.functions_to_keep.append(function_id) self.in_target_function = True elif prev_in_target_function: self.functions_to_keep.append(function_id) for subnode in function.node: self.visit_node(subnode) self.in_target_function = prev_in_target_function def process_node(self, node: onnx.NodeProto): if visitor.is_local_function_node(node, self._functions): return self.visit_function_node(node) return None def visit_model(self, model: onnx.ModelProto) -> None: for function in model.functions: self._functions[ir.get_function_id(function)] = function super().visit_model(model) class TargetFunctionMetaVisitor(visitor.ProtoVisitorCore): def __init__(self, function_keyword): self.function_keyword = function_keyword # Map from (domain, name) to (actual_input_names, actual_output_names) self.function_meta: dict[tuple[str, str], tuple[list[str], list[str]]] = {} self._functions = {} super().__init__() def visit_function_node(self, node: onnx.NodeProto): function = self._functions[ir.get_function_id_from_node(node)] if node.op_type.find(self.function_keyword) != -1: self.function_meta[(function.domain, function.name)] = ( node.input, node.output, ) for subnode in function.node: self.visit_node(subnode) def process_node(self, node: onnx.NodeProto): if visitor.is_local_function_node(node, self._functions): return self.visit_function_node(node) return None def visit_model(self, model: onnx.ModelProto) -> None: for function in model.functions: self._functions[ir.get_function_id(function)] = function super().visit_model(model) class FunctionProtoProducerWithData(visitor.ProtoVisitor): """Fuction fusion unittest producer. Creates unit model proto for selected function, as well as example inputs and outputs. Utilizes ORT fetch feature. Steps as follows: - Identify the target function, and all functions called within. - Call onnx.inliner to inline all other functions. - Identity inputs and outputs to target function calls, construct ort fetch. - Run the model with ort fetch to receive example inputs and outputs. - For each target function call, construct a unit model proto with example inputs and outputs from previous step. """ def __init__(self, function_keyword: str, model_path: str, output_dir: str): self.function_keyword = function_keyword self.model_path = model_path self.output_dir = output_dir self.output_model_basename = function_keyword self._functions: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] = {} self._unit_model_protos: list[onnx.ModelProto] = [] self._unit_model_inputs = [] # type: ignore[var-annotated] self._unit_model_outputs = [] # type: ignore[var-annotated] # Example intermediate data values self._named_values: dict[str, np.ndarray] = {} super().__init__() @property def unit_model_protos(self) -> list[onnx.ModelProto]: return self._unit_model_protos @property def unit_model_inputs(self): return self._unit_model_inputs @property def unit_model_outputs(self): return self._unit_model_outputs def find_all_called_function_protos( self, function: onnx.FunctionProto ) -> list[onnx.FunctionProto]: result: dict[ir.FunctionId, onnx.FunctionProto] = { ir.get_function_id(function): function } for node in function.node: if visitor.is_local_function_node(node, self._functions): sub_function = self._functions[ir.get_function_id_from_node(node)] result.update( { ir.get_function_id(func): func for func in self.find_all_called_function_protos(sub_function) } ) return result.values() # type: ignore[return-value] def _generate_value_info_for_function_value( self, value: str, function: onnx.FunctionProto ) -> onnx.ValueInfoProto | None: value_ir = self.function_shape_env.lookup(function, value) if value_ir is None: return None return self.function_shape_env.save_to_value_info( value_ir, *ir.get_function_id(function) ) def _generate_value_info_for_function_values( self, function: onnx.FunctionProto ) -> list[onnx.ValueInfoProto]: value_infos = [] values = { *function.input, *function.output, *itertools.chain((*node.input, *node.output) for node in function.node), } for value in values: value_info = self._generate_value_info_for_function_value(value, function) if value_info is not None: value_infos.append(value_info) return value_infos def create_unit_model_proto( self, function_proto: onnx.FunctionProto, actual_input_value_infos: list[ir.Value | None], actual_output_value_infos: list[ir.Value | None], ) -> onnx.ModelProto | None: unit_model_proto = onnx.ModelProto() unit_model_proto.ir_version = self._model_proto.ir_version unit_model_proto.producer_name = self._model_proto.producer_name unit_model_proto.producer_version = self._model_proto.producer_version unit_model_proto.domain = self._model_proto.domain unit_model_proto.model_version = self._model_proto.model_version unit_model_proto.opset_import.extend(self._model_proto.opset_import) graph_proto = unit_model_proto.graph for actual_input_value_info, formal_input in zip( actual_input_value_infos, function_proto.input ): if actual_input_value_info is None: logger.error( "Value info for input %s is not found. Skip model proto creation for function %s::%s", formal_input, function_proto.domain, function_proto.name, ) return None if actual_input_value_info.type is None: logger.error( "Value info for input %s has no type. Skip model proto creation for function %s::%s", formal_input, function_proto.domain, function_proto.name, ) value_info = onnx.ValueInfoProto() value_info.name = actual_input_value_info.name value_info.type.CopyFrom(actual_input_value_info.type) graph_proto.input.append(value_info) for actual_output_value_info, formal_output in zip( actual_output_value_infos, function_proto.output ): if actual_output_value_info is None: logger.error( "Value info for output %s is not found. Skip model proto creation for function %s::%s", formal_output, function_proto.domain, function_proto.name, ) return None if actual_output_value_info.type is None: logger.error( "Value info for output %s has no type. Skip model proto creation for function %s::%s", formal_output, function_proto.domain, function_proto.name, ) value_info = onnx.ValueInfoProto() value_info.name = actual_output_value_info.name value_info.type.CopyFrom(actual_output_value_info.type) graph_proto.output.append(value_info) new_function_node = onnx.NodeProto() new_function_node.op_type = function_proto.name new_function_node.domain = function_proto.domain new_function_node.input.extend([input.name for input in actual_input_value_infos]) # type: ignore[union-attr] new_function_node.output.extend([output.name for output in actual_output_value_infos]) # type: ignore[union-attr] # TODO: Producing function node attribute is not supported yet. graph_proto.node.append(new_function_node) called_function_protos = self.find_all_called_function_protos(function_proto) for called_function_proto in called_function_protos: graph_proto.value_info.extend( self._generate_value_info_for_function_values(called_function_proto) ) unit_model_proto.functions.extend(called_function_protos) return unit_model_proto def process_initializer(self, init: onnx.TensorProto): self.bind( init.name, ir.Value(name=init.name, type=utils.get_initializer_type(init)), ) def lookup(self, name: str) -> ir.Value | None: """Override unit model proto inputs & outputs value infos with value info derived from actual example data. This step is required because onnx FunctionProto does not contain value info. The experimental solution from exporter writes value infos under root GraphProto, and associate them with FunctionProto by name mangling. This is lost during onnx.inliner because of the structural and value name changes. This step is not necessary once value info is natively supported in FunctionProto. This step by design cannot support dynamic shape. """ if name in self._named_values: return ir.Value( name=name, type=onnx_helper.make_tensor_type_proto( onnx_helper.np_dtype_to_tensor_dtype(self._named_values[name].dtype), self._named_values[name].shape, ), ) return super().lookup(name) def visit_model(self, model: onnx.ModelProto): functions_to_keep_visitor = FunctionToKeepVisitor(self.function_keyword) functions_to_keep_visitor.visit_model(model) functions_to_keep = functions_to_keep_visitor.functions_to_keep # TODO: bug report: IsScalar function inside if subgraph is not part of functions_to_keep. # Yet it is also not inlined. But its function_proto is removed by inliner. # To unblock us, we manually add it to functions_to_keep. functions_to_keep.append(("pkg.onnxscript.torch_lib.common", "IsScalar")) # TODO: Post ONNX 1.16, overload will be introduced. functions_to_keep = [function_id[:2] for function_id in functions_to_keep] inlined_model_proto = onnx.inliner.inline_selected_functions( model, functions_to_keep, exclude=True ) target_function_meta_visitor = TargetFunctionMetaVisitor(self.function_keyword) target_function_meta_visitor.visit_model(inlined_model_proto) target_function_meta = target_function_meta_visitor.function_meta fetch_outputs = [] # type: ignore[var-annotated] for inputs, outputs in target_function_meta.values(): fetch_outputs.extend((*inputs, *outputs)) fetch_output_value_infos = [] for fetch_output in fetch_outputs: value_info = onnx.ValueInfoProto() value_info.name = fetch_output fetch_output_value_infos.append(value_info) inlined_model_proto.graph.output.extend(fetch_output_value_infos) inlined_model_proto = onnx.shape_inference.infer_shapes(inlined_model_proto) self._model_proto = inlined_model_proto model_path = self.model_path model_dir = os.path.dirname(model_path) inputs, _ = evaluation_utils.load_test_data( # type: ignore[assignment] model_dir, [i.name for i in model.graph.input] ) tmp_model_path = f"{model_dir}/tmp_model.onnx" onnx.save(inlined_model_proto, tmp_model_path) sess = onnxruntime.InferenceSession( tmp_model_path, providers=["CUDAExecutionProvider"] ) outputs = sess.run(fetch_outputs, inputs) assert len(outputs) == len(fetch_outputs), ( f"Number of outputs mismatch. outputs: {len(outputs)}, fetch_outputs: {len(fetch_outputs)}" ) self._named_values = dict(zip(fetch_outputs, outputs)) # type: ignore[arg-type] for inputs, outputs in target_function_meta.values(): named_inputs = [(i, self._named_values[i]) for i in inputs] named_outputs = [(o, self._named_values[o]) for o in outputs] self._unit_model_inputs.append(named_inputs) self._unit_model_outputs.append(named_outputs) for function in inlined_model_proto.functions: self._functions[ir.get_function_id(function)] = function super().visit_model(inlined_model_proto) def process_function(self, function: onnx.FunctionProto): if function.name.find(self.function_keyword) == -1: return try: actual_input_value_infos = [self.lookup(input) for input in function.input] actual_output_value_infos = [self.lookup(output) for output in function.output] except ValueError as e: raise ValueError( "Cannot create ModelProto unittest for function. " f"Failed to find value info for function {function.domain}::{function.name}" ) from e unit_model_proto = self.create_unit_model_proto( function, actual_input_value_infos, actual_output_value_infos ) if unit_model_proto is not None: self._unit_model_protos.append(unit_model_proto) def produce_function_proto_unittest( model_path: str, function_keyword: str, output_dir: str, ) -> tuple[ list[onnx.ModelProto], list[list[tuple[str, np.ndarray]]], list[list[tuple[str, np.ndarray]]], ]: model_proto = onnx.load(model_path, load_external_data=False) # model_proto = optimizer.optimize(model_proto, onnx_shape_inference=False) producer = FunctionProtoProducerWithData( function_keyword, model_path, output_dir, ) producer.visit_model(model_proto) return ( producer.unit_model_protos, producer.unit_model_inputs, producer.unit_model_outputs, ) def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--model-path", "--model_path", type=str) parser.add_argument("--function", type=str) parser.add_argument("--output-dir", "--output_dir", type=str) parser.add_argument("--max-outputs", "--max_outputs", type=int, default=sys.maxsize) parser.add_argument("--name", type=str) args = parser.parse_args() model_path = args.model_path function = args.function output_dir = args.output_dir max_outputs = args.max_outputs name = args.name ( unit_model_protos, named_inputs_list, named_outputs_list, ) = produce_function_proto_unittest(model_path, function, output_dir) for i, unit_model_proto in enumerate(unit_model_protos[:max_outputs]): if logger.level <= logging.DEBUG: logger.debug("unit model proto %d:", i) # logger.debug(onnx.printer.to_text(unit_model_proto)) output_model_dir = f"{output_dir}/{name}_{i}/" os.makedirs(output_model_dir, exist_ok=True) onnx.save(unit_model_proto, f"{output_model_dir}/{name}_{i}.onnx") # save test data test_data_dir = f"{output_model_dir}/test_data_set_0/" os.makedirs(test_data_dir, exist_ok=True) named_inputs = named_inputs_list[i] for j, (_, input) in enumerate(named_inputs): save_tensor_data(input, f"{test_data_dir}/input_{j}.pb") named_outputs = named_outputs_list[i] for j, (_, output) in enumerate(named_outputs): save_tensor_data(output, f"{test_data_dir}/output_{j}.pb") print( f"{len(unit_model_protos[:max_outputs])} unit model protos and test data are saved to {output_dir}." ) if __name__ == "__main__": # python tools/function_rewriter_testing/function_unittest_producer.py \ # --model_path tools/ort_rewriter_profiling/onnx_models/stable_diffusion_unet/dynamo/stable_diffusion_unet_dynamo.onnx \ # --function GEGLU --output-dir testdata/unittest_models/ --max_outputs 4 --name geglu_stable_diffusion_unet main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ir/000077500000000000000000000000001475371071500201265ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ir/model_zoo_test/000077500000000000000000000000001475371071500231545ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ir/model_zoo_test/model_zoo_test.py000066400000000000000000000075131475371071500265620ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Test IR roundtrip with ONNX model zoo. Usage: python model_zoo_test.py --jobs 8 """ from __future__ import annotations import argparse import contextlib import gc import multiprocessing.pool import sys import tempfile import time import traceback import onnx import tqdm from onnx import hub import onnxscript.testing from onnxscript import ir def test_model(model_info: hub.ModelInfo) -> float: model_name = model_info.model with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir, contextlib.redirect_stdout(None): # For parallel testing, this must be in a separate process because hub.set_dir # is not thread-safe. hub.set_dir(temp_dir) model = hub.load(model_name) assert model is not None onnx.checker.check_model(model) # Fix the missing graph name of some test models model.graph.name = "main_graph" # Profile the serialization and deserialization process start = time.time() ir_model = ir.serde.deserialize_model(model) serialized = ir.serde.serialize_model(ir_model) end = time.time() onnxscript.testing.assert_onnx_proto_equal(serialized, model) onnx.checker.check_model(serialized) return end - start def run_one_test(model_info: hub.ModelInfo) -> tuple[str, str | None]: start = time.time() model_name = model_info.model model_path = model_info.model_path message = f"\n----Testing: {model_name} @ {model_path}----" try: time_passed = test_model(model_info) message += green(f"\n[PASS]: {model_name} roundtrip test passed.") except Exception as e: # pylint: disable=broad-exception-caught time_passed = -1 error = traceback.format_exc() message += red(f"\n[FAIL]: {e}") else: error = None end = time.time() message += f"\n[Time]: {end - start} secs, roundtrip: {time_passed} secs" print(message, flush=True) # enable gc collection to prevent MemoryError by loading too many large models gc.collect() return model_name, error def green(text: str) -> str: return f"\033[32m{text}\033[0m" def red(text: str) -> str: return f"\033[31m{text}\033[0m" def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Test IR roundtrip with ONNX model zoo.") parser.add_argument( "-k", type=str, default=None, help="Keyword to filter the models. Default is None.", ) parser.add_argument( "--jobs", type=int, default=1, help="Number of parallel jobs to run. Default is 1.", ) args = parser.parse_args() model_list = hub.list_models() if args.k: # Filter the models by name name = args.k.lower() model_list = [model for model in model_list if name in model.model.lower()] print(f"=== Testing IR on {len(model_list)} models ===") # run checker on each model failed_models = [] failed_messages = [] # Use multi-processing to speed up the testing process with multiprocessing.pool.Pool(args.jobs) as pool: results = list( tqdm.tqdm( pool.imap_unordered(run_one_test, model_list), "Testing...", total=len(model_list), ) ) for model_name, error in results: if error is not None: failed_models.append(model_name) failed_messages.append((model_name, error)) if not failed_models: print(green(f"{len(model_list)} models have been checked.")) else: print(red(f"In all {len(model_list)} models, {len(failed_models)} models failed")) for i, (model_name, error) in enumerate(failed_messages): print(f"[{i} / {len(failed_models)}] {red(model_name)} failed because: {error}") sys.exit(1) if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/onnx2external.py000066400000000000000000000016151475371071500227000ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. import argparse import os import onnx import onnx.external_data_helper def convert2external(input_file_name: str) -> None: dir_name = os.path.dirname(input_file_name) base_name, _suffix = os.path.splitext(os.path.basename(input_file_name)) model = onnx.load(input_file_name) os.makedirs(os.path.join(dir_name, base_name), exist_ok=True) onnx.external_data_helper.convert_model_to_external_data( model, location="external_data.onnx", size_threshold=128 ) onnx.save(model, os.path.join(dir_name, base_name, "model.onnx")) if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser( description="Convert ONNX model file to external data format" ) parser.add_argument("input", help="ONNX model file to convert") args = parser.parse_args() convert2external(args.input) microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/onnx2script.py000066400000000000000000000042031475371071500223560ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """ onnx2script.py This module provides a script to convert ONNX model files to Python scripts using the onnxscript library. Usage: python onnx2script.py [-o output_file] [-v] Arguments: input_file: The ONNX model file to convert. -o, --output: The output file name. If not provided, the output will be named after the input file with a .py extension. -v, --verbose: Enables verbose mode. This suppresses the use of overloaded operators and inline constants. Example: python onnx2script.py model.onnx -o model.py -v """ import argparse import os from typing import Optional import onnx import onnxscript def convert2script( input_file_name: str, output_file_name: Optional[str], verbose: bool, initializers: bool ) -> None: model = onnx.load(input_file_name, load_external_data=False) python_code = onnxscript.proto2python( model, use_operators=not verbose, inline_const=not verbose, skip_initializers=not initializers, ) # If output file name is not provided, use the input file name with .py extension if output_file_name is None: base_name = os.path.splitext(input_file_name)[0] # Remove extension output_file_name = base_name + ".py" with open(output_file_name, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(python_code) if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="Convert ONNX model file to onnxscript file") parser.add_argument("input", help="ONNX model file to convert") parser.add_argument("-o", "--output", help="Output file name") parser.add_argument( "-v", "--verbose", action="store_true", help="Verbose mode, suppresses use of overloaded operators and inline constants", default=False, ) parser.add_argument( "-i", "--initializers", action="store_true", help="Include initializers in the generated script", default=False, ) args = parser.parse_args() convert2script(args.input, args.output, args.verbose, args.initializers) microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/optimize.py000066400000000000000000000024301475371071500217250ustar00rootroot00000000000000#!/usr/bin/env python3 # Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Utility for optimizing ONNX models. Usage: python optimize.py model.onnx optimized_model.onnx """ import argparse import os import onnx import onnx.inliner import onnxscript def main(args) -> None: path = args.path output_path = args.output_path model = onnx.load(path, load_external_data=False) # Hack: Change the working directory to the model directory so the optimizer # can load external data files with relative paths. # TODO: Remove this hack by fixing the optimizer to handle external data files properly. pwd = os.getcwd() model_dir = os.path.dirname(path) os.chdir(model_dir) model = onnxscript.optimizer.optimize(model) model = onnx.inliner.inline_local_functions(model) # Optimize again in case inlining created new opportunities. model = onnxscript.optimizer.optimize(model) os.chdir(pwd) onnx.save(model, output_path) if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="Optimize an ONNX model.") parser.add_argument("path", type=str, help="Path to the ONNX model.") parser.add_argument("output_path", type=str, help="Path to save the optimized model.") main(parser.parse_args()) microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ort_rewriter_profiling/000077500000000000000000000000001475371071500243145ustar00rootroot00000000000000microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ort_rewriter_profiling/README.md000066400000000000000000000226351475371071500256030ustar00rootroot00000000000000## Workflow ### Setup Environment 1. Setup access to vm with GPU. 2. Install PyTorch, ONNX, ONNXScript, etc. 3. Build ONNXRuntime from source, with nvtx profiling enabled. ``` # Under onnxruntime root folder ./build.sh --config RelWithDebInfo --parallel 0 --use_cuda --build_wheel --skip_tests --enable_nvtx_profile # After build complete pip install build/Linux/RelWithDebInfo/dist/onnxruntime_gpu-*.whl ``` ### Model Optimization 1. Identify model with performance gap from torchbench dashboard. 2. Prepare ONNX model. - Download ONNX model from [benchmark pipeline](https://dev.azure.com/onnxconverter/ONNXConverter/_build?definitionId=7&_a=summary). Navigate to the latest run, and download selected models from the artifacts. - The models should be put under `onnx-script/tools/ort_rewrite_profiling/onnx_models/`. It is **important** to follow the exact folder format, since it is assumed by many analysis tools. It should look like: ``` onnx-script/tools/ort_rewrite_profiling/onnx_models/ ├── dynamo │ ├── _dynamo.onnx │ ├── test_data_set_0 ├── torchscript │ ├── _torchscript.onnx │ ├── test_data_set_0 ``` 3. Run optimization. Example command to apply optimizations on `stable_diffusion_unet` `dynamo` model and produces `dynamo_ort_rewritten` model under the same folder. `CUDA_VISIBLE_DEVICES` is used to specify GPU device to avoid the device others are using. ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES="3" python ort_rewrite.py --model stable_diffusion_unet --model-dir ./onnx_models/ --log-level 20 ``` 4. Investigate the root cause of performance gap. - Run nsys profiling analysis for detailed performance per operator. For example: ``` # Under onnx-script/tools CUDA_VISIBLE_DEVICES="3" python nsys_profile.py --compiler torchscript --compiler dynamo_ort_rewritten --model-dir onnx_models/stable_diffusion_unet/ --iteration 20 ``` This script generates a sorted report of per operation performance. (WIP: more features to come including comparison table) ``` INFO:__main__:Running stable_diffusion_unet_torchscript with CUDAExecutionProvider Loading stable_diffusion_unet_torchscript model took 4.721486468333751 seconds. Running stable_diffusion_unet_torchscript model took 0.21081756763160228 seconds. ========== stable_diffusion_unet_torchscript passed Generating '/tmp/nsys-report-1be0.qdstrm' [1/1] [========================100%] _torchscript_20_20240409_015235.nsys-rep Generated: /root/onnx-script/tools/ort_rewriter_profiling/.logs/_torchscript_20_20240409_015235.nsys-rep Processing 147386 events: [================================================100%] Node Batch- Forward has 1.0 instances and total duration 75.48273005 ms Node MatMul has 256.0 instances and total duration 19.3666577 ms Node Add has 265.0 instances and total duration 14.356723699999998 ms Node Transpose has 160.0 instances and total duration 12.77478685 ms Node Conv has 66.0 instances and total duration 9.054065399999999 ms Node Mul has 142.0 instances and total duration 3.7753493 ms Node InstanceNormalization has 61.0 instances and total duration 3.52974435 ms Node QuickGelu has 47.0 instances and total duration 1.88163455 ms Node LayerNormalization has 48.0 instances and total duration 1.63459615 ms Node Softmax has 32.0 instances and total duration 1.5771648 ms Node Gemm has 24.0 instances and total duration 1.3238012 ms Node Split has 17.0 instances and total duration 0.8454728499999999 ms Node Concat has 14.0 instances and total duration 0.6981809499999999 ms Node Reshape has 282.0 instances and total duration 0.52096305 ms Node Gelu has 16.0 instances and total duration 0.37213579999999996 ms Node Resize has 3.0 instances and total duration 0.29573455000000004 ms Node Unsqueeze has 45.0 instances and total duration 0.09547169999999999 ms Node Sqrt has 2.0 instances and total duration 0.036865550000000004 ms Node Cast has 4.0 instances and total duration 0.0323905 ms Node Expand has 1.0 instances and total duration 0.01918515 ms Node Div has 1.0 instances and total duration 0.01271035 ms Node Cos has 1.0 instances and total duration 0.009415149999999999 ms Node Sin has 1.0 instances and total duration 0.0077702 ms Node Batch- Backward has 1.0 instances and total duration 0.00051 ms Total duration: 72.2208198 ms INFO:__main__:Running stable_diffusion_unet_dynamo_ort_rewritten with CUDAExecutionProvider Loading stable_diffusion_unet_dynamo_ort_rewritten model took 3.878677878063172 seconds. Running stable_diffusion_unet_dynamo_ort_rewritten model took 0.20752966087311506 seconds. ========== stable_diffusion_unet_dynamo_ort_rewritten passed Generating '/tmp/nsys-report-9e9a.qdstrm' [1/1] [========================100%] _dynamo_ort_rewritten_20_20240409_015314.nsys-rep Generated: /root/onnx-script/tools/ort_rewriter_profiling/.logs/_dynamo_ort_rewritten_20_20240409_015314.nsys-rep Processing 138097 events: [================================================100%] Node Batch- Forward has 1.0 instances and total duration 72.16954654999999 ms Node GroupNorm has 61.0 instances and total duration 17.78595435 ms Node MatMul has 224.0 instances and total duration 14.365499199999999 ms Node Conv has 66.0 instances and total duration 13.386948199999999 ms Node LayerNormalization has 48.0 instances and total duration 8.9019881 ms Node Transpose has 288.0 instances and total duration 4.80908445 ms Node Add has 204.0 instances and total duration 4.21939795 ms Node FusedMatMul has 32.0 instances and total duration 1.1677278999999998 ms Node Gemm has 24.0 instances and total duration 0.9268493000000001 ms Node Concat has 14.0 instances and total duration 0.6874159000000001 ms Node Softmax has 32.0 instances and total duration 0.5510288499999999 ms Node Split has 17.0 instances and total duration 0.52731265 ms Node Reshape has 224.0 instances and total duration 0.50016315 ms Node Gelu has 16.0 instances and total duration 0.38526135 ms Node Mul has 17.0 instances and total duration 0.16483735000000002 ms Node Unsqueeze has 45.0 instances and total duration 0.1144019 ms Node Cast has 12.0 instances and total duration 0.09924124999999999 ms Node GatherND has 3.0 instances and total duration 0.09330664999999999 ms Node Expand has 1.0 instances and total duration 0.022125250000000003 ms Node QuickGelu has 2.0 instances and total duration 0.017725150000000002 ms Node Cos has 1.0 instances and total duration 0.010325149999999998 ms Node Sin has 1.0 instances and total duration 0.0091601 ms Node Batch- Backward has 1.0 instances and total duration 0.000555 ms Total duration: 68.74575414999998 ms ``` - Run benchmark for high level performance metrics. For example: ``` # Under onnx-script/tools CUDA_VISIBLE_DEVICES="2" python bench_model.py --model-dir ./onnx_models/stable_diffusion_unet --device cuda -i 20 --compiler torchscript ``` Or omit `--compiler` to run all compilers. ``` # Under onnx-script/tools CUDA_VISIBLE_DEVICES="2" python bench_model.py --model-dir ./onnx_models/stable_diffusion_unet --device cuda -i 20 ``` - Load and inspect model in Netron. - Load `dynamo` model to inspect exported structured graph (optimizer already included). - Load `dynamo_ort_rewritten` model to inspect inlined graph after onnxruntime rewriter. 5. Develop optimization code. - `onnx-script/onnxscript/optimizer`: Optimizations such as constant folding, inlining, dead code elimination etc. - `onnx-script/onnxscript/rewriter`: Pattern based fusions. - `onnx-script/onnxscript/rewriter/onnxruntime`: Onnxruntime specific pattern based fusions. - `onnx-script/onnxscript/rewriter/onnxruntime/transformers`: Onnxruntime specific function based fusions. - Use function unittest producer tool to create function fusion unittest. Example command to distill 4 unittests for function `LlamaSdpaAttention` from `llama_v2_7b` `dynamo` model. The unittest models are named with prefix `sdpa_llama2`: ``` # Under onnx-script/onnxscript/rewriter/transformers CUDA_VISIBLE_DEVICES="3" python tools/function_unittest_producer.py --model-path ../../../tools/onnx_models/llama_v2_7b_16h/dynamo_ort_rewritten/llama_v2_7b_16h_dynamo_ort_rewritten.onnx --function LlamaSdpaAttention --output-dir ../../testing/rewriter/transformers/unittest_models/ --max-outputs 4 --name sdpa_llama2 ``` - Create new testcase under `onnx-script/onnxscript/rewriter/transformers` with the generated unittest models. ```python def test_sdpa_llama2(self): common.test_function_rewrite("sdpa_llama2", 4) ``` 6. Repeat step 3 to step 5 to verify performance improvement as well as parity after new optimization. microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ort_rewriter_profiling/bench_model.py000066400000000000000000000265331475371071500271360ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Lite benchmark script comparing perf between different onnx model of the same torch model. Folders are expected to be in the following format: ├── dynamo │ ├── _dynamo.onnx │ ├── test_data_set_0 ├── torchscript │ ├── _torchscript.onnx │ ├── test_data_set_0 ├── dynamo_aot_optimize │ ├── _dynamo_aot_optimize.onnx │ ├── test_data_set_0 ├── dynamo_aot_inline_optimize │ ├── _dynamo_aot_inline_optimize.onnx │ ├── test_data_set_0 """ from __future__ import annotations import argparse import dataclasses import json import logging import os import pathlib import re import subprocess import time from typing import Callable import numpy as np import onnx import onnxruntime import torch from onnxscript.utils import evaluation_utils np.random.seed(0) logger = logging.getLogger(__name__) _TORCH_TO_NUMPY_DTYPE = { torch.float16: np.float16, torch.float32: np.float32, torch.float64: np.float64, torch.uint8: np.uint8, torch.int8: np.int8, torch.int16: np.int16, torch.int32: np.int32, torch.int64: np.longlong, torch.bool: np.bool_, } def create_iobinding( sess: onnxruntime.InferenceSession, inputs: dict[str, np.ndarray], expected_outputs: list[np.ndarray], ) -> tuple[onnxruntime.IOBinding, list[torch.Tensor], list[torch.Tensor]]: iobindings = sess.io_binding() bound_inputs = [] bound_outputs = [] for input_name, input in inputs.items(): cuda_tensor = torch.from_numpy(np.array(input)).cuda().contiguous() bound_inputs.append(cuda_tensor) device = cuda_tensor.device logger.debug( "binding input name %s to device %s %s, shape %s, dtype %s", input_name, device.type, device.index, cuda_tensor.size(), _TORCH_TO_NUMPY_DTYPE[cuda_tensor.dtype], ) iobindings.bind_input( input_name, device.type, device.index, _TORCH_TO_NUMPY_DTYPE[cuda_tensor.dtype], cuda_tensor.size(), cuda_tensor.data_ptr(), ) for ort_output_meta, expected_output in zip(sess.get_outputs(), expected_outputs): cuda_tensor = torch.empty_like( torch.from_numpy(np.array(expected_output)).cuda() ).contiguous() bound_outputs.append(cuda_tensor) device = cuda_tensor.device logger.debug( "binding output name %s to device %s %s, shape %s, dtype %s", ort_output_meta.name, device.type, device.index, cuda_tensor.size(), _TORCH_TO_NUMPY_DTYPE[cuda_tensor.dtype], ) iobindings.bind_output( ort_output_meta.name, device.type, device.index, _TORCH_TO_NUMPY_DTYPE[cuda_tensor.dtype], cuda_tensor.size(), cuda_tensor.data_ptr(), ) return iobindings, bound_inputs, bound_outputs def create_timed_ort_run_callable( sess: onnxruntime.InferenceSession, inputs: dict[str, np.ndarray], expected_outputs: list[np.ndarray], provider: str, ) -> Callable[[], tuple[list[np.ndarray], float]]: if provider == "CUDAExecutionProvider": iobindings, _, bound_outputs = create_iobinding(sess, inputs, expected_outputs) run_options = onnxruntime.RunOptions() # run_options.only_execute_path_to_fetches = True def run_ort_with_iobindings() -> tuple[list[np.ndarray], float]: iobindings.synchronize_inputs() run_start_time = time.perf_counter() sess.run_with_iobinding(iobindings, run_options=run_options) iobindings.synchronize_outputs() run_end_time = time.perf_counter() np_outputs = [output.cpu().numpy() for output in bound_outputs] return np_outputs, run_end_time - run_start_time return run_ort_with_iobindings else: def run_ort_directly() -> tuple[list[np.ndarray], float]: run_start_time = time.perf_counter() outputs = sess.run(None, inputs) run_end_time = time.perf_counter() return outputs, run_end_time - run_start_time return run_ort_directly def check_and_run_model( model_path: str, qual_model_name: str, inputs: dict[str, np.ndarray], expected_outputs: list[np.ndarray], iterations: int, device: str, ): # onnx.shape_inference.infer_shapes( # onnx_model, check_type=True, strict_mode=True, data_prop=True # ) # onnx.checker.check_model(onnx_model, full_check=True) provider = "CPUExecutionProvider" if device == "cpu" else "CUDAExecutionProvider" logger.info("Running %s with %s", qual_model_name, provider) try: session_options = onnxruntime.SessionOptions() # Debug mode: more logs, slower # session_options.log_severity_level = 0 # everything # session_options.log_verbosity_level = 4 # verbose # session_options.enable_profiling = True # Bench mode: no logs session_options.log_verbosity_level = 0 # suppress # NOTE: uncomment to save ort optimized model. # TODO: make it an arg. # session_options.optimized_model_filepath = ( # f"ort_{qual_model_name}.onnx" # ) load_start_time = time.perf_counter() sess = onnxruntime.InferenceSession( model_path, sess_options=session_options, providers=[provider], ) print( f"Loading {qual_model_name} model took {time.perf_counter() - load_start_time} seconds." ) input_names = [i.name for i in sess.get_inputs()] assert set(input_names) == set(inputs.keys()) timed_ort_callable = create_timed_ort_run_callable( sess, inputs, expected_outputs, provider ) # warm-up # outputs = sess.run(None, inputs) timed_ort_callable() # quick bench total_time = 0 for _ in range(iterations): outputs, run_time = timed_ort_callable() total_time += run_time print(f"Running {qual_model_name} model took {total_time / iterations} seconds.") for output, expected_output in zip(outputs, expected_outputs): np.testing.assert_allclose(output, expected_output, rtol=5e-1, atol=5e-1) except Exception as e: # pylint: disable=broad-except print(f"========== {qual_model_name} failed: {e}") else: print(f"========== {qual_model_name} passed") @dataclasses.dataclass class ORTAnalysis: graph_transform_hits: dict[str, int] = dataclasses.field(default_factory=dict) operator_ep_distribution: dict[str, int] = dataclasses.field(default_factory=dict) def analyze_ort_logs(stderr_output: str) -> ORTAnalysis: analysis = ORTAnalysis() for line in stderr_output.split("\n"): # Example: # [I:onnxruntime:, graph_transformer.cc:15 Apply] GraphTransformer GeluFusion modified: 0 with status: OK match = re.search(r"GraphTransformer (\w+) modified: 1 with status: OK", line) if match: graph_transformer = match.group(1) analysis.graph_transform_hits[graph_transformer] = ( analysis.graph_transform_hits.get(graph_transformer, 0) + 1 ) # Example: # [V:onnxruntime:, session_state.cc:1149 VerifyEachNodeIsAssignedToAnEp] All nodes placed on [CPUExecutionProvider]. Number of nodes: 25 match = re.search(r"All nodes placed on \[(\w+)\]. Number of nodes: (\d+)", line) if match: ep = match.group(1) num_nodes = int(match.group(2)) analysis.operator_ep_distribution[ep] = ( analysis.operator_ep_distribution.get(ep, 0) + num_nodes ) return analysis def run_model(compiler_name: str, model_dir: str, iterations: int, device: str) -> None: model_name = pathlib.Path(model_dir).stem qual_model_name = f"{model_name}_{compiler_name}" qual_model_dir = f"{model_dir}/{compiler_name}" model_path = f"{qual_model_dir}/{model_name}_{compiler_name}.onnx" model = onnx.load(model_path) inputs, expected_outputs = evaluation_utils.load_test_data( qual_model_dir, [i.name for i in model.graph.input] ) check_and_run_model( model_path, qual_model_name, inputs, expected_outputs, iterations, device ) def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--compiler", default=None, help="Which compiler produced onnx model to run. " "By default None, which runs all models it can find under 'model-dir'.", ) parser.add_argument( "--model-dir", "--model_dir", type=str, help="Path to onnx model directory.", required=True, ) parser.add_argument( "--iteration", "-i", type=int, default=2, help="Number of iterations for bench." ) parser.add_argument("--device", type=str, default="cpu", choices=["cpu", "cuda"]) parser.add_argument("--log-level", "--log_level", type=int, default=logging.INFO) args = parser.parse_args() compiler = args.compiler iter_ = args.iteration model_dir = args.model_dir device = args.device log_level = args.log_level logging.basicConfig(level=log_level) if not os.path.exists(".logs"): os.makedirs(".logs") if compiler is None: compiler_model_folders = [ folder for folder in pathlib.Path(model_dir).iterdir() if folder.is_dir() ] for compiler_model_folder in compiler_model_folders: compiler_name = compiler_model_folder.stem model_name = pathlib.Path(model_dir).stem with open( f".logs/stderr_{model_name}_{compiler_name}.log", "w", encoding="utf-8" ) as stderr_file: # Capture stderr which contains ORT logs. subprocess_args = [ "python", "bench_model.py", "--compiler", compiler_name, "--iteration", str(iter_), "--model-dir", model_dir, "--device", device, ] result = subprocess.run( subprocess_args, stderr=subprocess.PIPE, check=False, ) try: result.check_returncode() except subprocess.CalledProcessError: print(f"========== {model_name} {compiler_name} failed") print(result.stderr.decode()) raise stderr_output = result.stderr.decode() # Analyze ORT logs. print(f"========== Analyzing {model_name} {compiler_name} ORT Metrics") analysis = analyze_ort_logs(stderr_output) print(json.dumps(dataclasses.asdict(analysis), indent=4)) stderr_file.write(f"========== {model_name} {compiler_name} ORT Logs\n") stderr_file.write(stderr_output) else: run_model(compiler, model_dir, iter_, device) if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ort_rewriter_profiling/nsys_profile.py000066400000000000000000000066341475371071500274130ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """This script is an e2e tool to start a model run and profile the run. It parses the analysis produced by onnxruntime/nsys profiling and prints out the result. Example usage: CUDA_VISIBLE_DEVICES="2" python nsys_profile.py --compiler torchscript --model-dir onnx_models/Speech2Text2ForCausalLM --iteration 20 This runs the torchscript model in onnx_models/Speech2Text2ForCausalLM for 20 iterations and profile the run. The model and test data must be in the same format specified in `examples/bench_model.py`. """ import argparse import datetime import os import subprocess import profile_analysis def nsys_profile_benchmark( compiler: str, model_dir: str, iteration: int, report_name: str, nsys_path: str ): subprocess.check_call( [ f"{nsys_path}/nsys", "profile", "--trace=cuda,nvtx", f"--output=.logs/{report_name}.nsys-rep", "--force-overwrite=true", "python", "bench_model.py", "--compiler", compiler, "--model-dir", model_dir, "--iteration", str(iteration), "--device", "cuda", ] ) def nsys_export_benchmark(report_name: str, nsys_path: str): subprocess.check_call( [ f"{nsys_path}/nsys", "export", f"--output=.logs/{report_name}.json", "--type", "json", f".logs/{report_name}.nsys-rep", ] ) def analyze_nsys_json_report( iteration: int, report_name: str, model_name: str, compiler: str ) -> profile_analysis.ModelProfile: return profile_analysis.analyze_profile_nvtx( f".logs/{report_name}.json", iteration, model_name, compiler ) def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--compiler", default=[], help="Which compiler produced onnx model to run. " "By default None, which runs all models it can find under 'model-dir'.", action="append", ) parser.add_argument( "--model-dir", "--model_dir", type=str, help="Path to onnx model directory.", required=True, ) parser.add_argument( "--iteration", "-i", type=int, default=2, help="Number of iterations for bench." ) parser.add_argument( "--nsys-path", "--nsys_path", type=str, default="/usr/local/bin", help="Path to nsys binary. The default might not match with your cuda version.", ) args = parser.parse_args() compilers = args.compiler model_dir = args.model_dir iteration = args.iteration nsys_path = args.nsys_path model_name = os.path.basename(model_dir) if not os.path.exists(".logs"): os.makedirs(".logs") reports = [] for compiler in compilers: report_name = f"{model_name}_{compiler}_{iteration}_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}" nsys_profile_benchmark(compiler, model_dir, iteration, report_name, nsys_path) nsys_export_benchmark(report_name, nsys_path) reports.append(analyze_nsys_json_report(iteration, report_name, model_name, compiler)) if len(compilers) > 1: profile_analysis.compare_node_reports( reports[0], reports[1], ) if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ort_rewriter_profiling/ort_rewrite.py000066400000000000000000000042661475371071500272430ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """Runs onnxruntime rewriter to optimize on the given onnx model. Input: ///_.onnx Output: //_/__.onnx """ import argparse import contextlib import logging import os import shutil import onnx from onnxscript.rewriter import onnxruntime as ort_rewriter logger = logging.getLogger(__name__) def ort_rewrite(model_name: str, compiler_name: str, model_dir: str): old_model_folder = f"{model_dir}/{model_name}/{compiler_name}" old_model_name = f"{model_name}_{compiler_name}" post_process_name = "ort_rewritten" new_model_folder = f"{model_dir}/{model_name}/{compiler_name}_{post_process_name}" new_model_name = f"{old_model_name}_{post_process_name}" model = onnx.load(f"{old_model_folder}/{old_model_name}.onnx", load_external_data=True) ort_rewritten_model = ort_rewriter.rewrite(model) with contextlib.suppress(FileNotFoundError): shutil.rmtree(new_model_folder) if not os.path.exists(new_model_folder): os.mkdir(new_model_folder) shutil.copytree( f"{old_model_folder}/test_data_set_0", f"{new_model_folder}/test_data_set_0", ) logger.debug("Model size: %s", ort_rewritten_model.ByteSize()) onnx.save( ort_rewritten_model, f"{new_model_folder}/{new_model_name}.onnx", save_as_external_data=True, all_tensors_to_one_file=True, ) def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--model", type=str, required=True) parser.add_argument("--compiler", type=str, default="dynamo") parser.add_argument("--model-dir", "--model_dir", type=str, default="./onnx_models") parser.add_argument("--log-level", "--log_level", type=int, default=logging.WARNING) args = parser.parse_args() model_name = args.model compiler_name = args.compiler model_dir = args.model_dir log_level = args.log_level logging.basicConfig(level=log_level) ort_rewrite(model_name, compiler_name, model_dir) if __name__ == "__main__": main() microsoft-onnxscript-284f2fa/tools/ort_rewriter_profiling/profile_analysis.py000066400000000000000000000226271475371071500302420ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) Microsoft Corporation. # Licensed under the MIT License. """This script analyzes the profile file generated by onnxruntime/nsys profiling. It creates an in memory report of the per operator duration profile and prints it out. """ from __future__ import annotations import argparse import dataclasses import json from typing import Callable import tabulate WARM_UP_ROUNDS = 1 @dataclasses.dataclass class ProfileEntry: op_type: str entries: list[tuple[str, int]] # Entries of (node_name, duration) def total_count(self, iteration: int = 1) -> int: return len(self.entries) / iteration def total_duration(self, iteration: int = 1) -> int: return sum(entry[1] for entry in self.entries) / iteration / 1000 / 1000 @dataclasses.dataclass class ModelProfile: op_profiles: list[ProfileEntry] iteration: int model_name: str | None = None compiler_name: str | None = None _with_warmup: bool = True op_profiles_dict: dict[str, ProfileEntry] | None = dataclasses.field(init=False) def __post_init__(self): # Discard warmup rounds if self._with_warmup: for op_profile in self.op_profiles: op_profile.entries = op_profile.entries[ len(op_profile.entries) // (WARM_UP_ROUNDS + self.iteration) * WARM_UP_ROUNDS : ] sorted_op_profiles = sorted( self.op_profiles, key=lambda x: x.total_duration(), reverse=True ) self.op_profiles_dict = { op_profile.op_type: op_profile for op_profile in sorted_op_profiles } def filter_op_profiles(self, op_types: set[str]) -> ModelProfile: """Return a new ModelProfile with only the op types in op_types.""" return ModelProfile( [op_profile for op_profile in self.op_profiles if op_profile.op_type in op_types], self.iteration, self.model_name, self.compiler_name, _with_warmup=False, ) def op_duration(self, op_type: str) -> float: return ( self.op_profiles_dict[op_type].total_duration(self.iteration) if op_type in self.op_profiles_dict else 0 ) def op_count(self, op_type: str) -> int: return int( self.op_profiles_dict[op_type].total_count(self.iteration) if op_type in self.op_profiles_dict else 0 ) def total_op_count(self) -> int: return sum(op_profile.total_count(self.iteration) for op_profile in self.op_profiles) def total_duration(self) -> float: """Total duration of all ops in the model in ms.""" return sum( op_profile.total_duration(self.iteration) for op_profile in self.op_profiles if not op_profile.op_type.startswith("Batch-") ) @property def sorted_op_report(self) -> str: sorted_op_profiles = sorted( self.op_profiles, key=lambda x: x.total_duration(), reverse=True ) return "\n".join( f"Node {op_profile.op_type} has {op_profile.total_count(self.iteration)} instances " f"and total duration {op_profile.total_duration(self.iteration)} ms" for op_profile in sorted_op_profiles ) def tabulate_diff( base_report: ModelProfile, comp_report: ModelProfile, additional_row_lambdas: list[tuple[str, Callable, Callable]] | None = None, ) -> str: base_compiler = base_report.compiler_name comp_compiler = comp_report.compiler_name base_compiler_count_header = f"{base_compiler} count" comp_compiler_count_header = f"{comp_compiler} count" base_compiler_perf_header = f"{base_compiler} perf (ms)" comp_compiler_perf_header = f"{comp_compiler} perf (ms)" def _diff(base, comp): return comp - base def _diff_percent(base, comp): return f"{(comp - base) / base * 100:.2f}%" if base and comp else "N/A" def _construct_tabulate_dict( op_type: str, base_count: int, comp_count: int, base_perf: float, comp_perf: float, ): return { "OpType": op_type, "Diff": _diff(base_perf, comp_perf), "Diff%": _diff_percent(base_perf, comp_perf), base_compiler_count_header: base_count, comp_compiler_count_header: comp_count, base_compiler_perf_header: base_perf, comp_compiler_perf_header: comp_perf, } # Every op type tabulate_data = sorted( [ _construct_tabulate_dict( op_type, base_report.op_count(op_type), comp_report.op_count(op_type), base_report.op_duration(op_type), comp_report.op_duration(op_type), ) for op_type in set(base_report.op_profiles_dict.keys()) | set(comp_report.op_profiles_dict.keys()) if not op_type.startswith("Batch-") ], key=lambda x: x["Diff"], reverse=True, ) tabulate_data.append( _construct_tabulate_dict( "Total", base_report.total_op_count(), comp_report.total_op_count(), base_report.total_duration(), comp_report.total_duration(), ) ) if additional_row_lambdas: for name, count_lambda, duration_lambda in additional_row_lambdas: tabulate_data.append( _construct_tabulate_dict( name, count_lambda(base_report), count_lambda(comp_report), duration_lambda(base_report), duration_lambda(comp_report), ) ) return tabulate.tabulate(tabulate_data, headers="keys", tablefmt="grid") def analyze_profile(profile_path: str): with open(profile_path, encoding="utf-8") as f: profile = f.read() profile_json = json.loads(profile) report = {} for entry in profile_json: if entry.get("cat") != "Node" or not entry.get("dur"): continue op_type = entry["args"]["op_name"] report.setdefault(op_type, ProfileEntry(op_type, [])) report[op_type].entries.append((entry["name"], entry["dur"])) sorted_node_report = sorted(report.values(), key=lambda x: x.total_duration, reverse=True) for node_report in sorted_node_report: print( f"Node {node_report.op_type} has {node_report.total_count()} instances and total duration {node_report.total_duration()} ms" ) print( f"Total duration: {sum(node_report.total_duration() for node_report in sorted_node_report)} ms" ) def analyze_profile_nvtx( profile_path: str, iteration: int, model_name: str | None = None, compiler_name: str | None = None, ) -> ModelProfile: report = {} with open(profile_path, encoding="utf-8") as f: line = f.readline() while line: entry = json.loads(line) line = f.readline() if (event := entry.get("NvtxEvent")) is None: continue op_type = event["Text"].split(".")[0] report.setdefault(op_type, ProfileEntry(op_type, [])) report[op_type].entries.append( (event["Text"], int(event["EndTimestamp"]) - int(event["Timestamp"])) ) model_profile = ModelProfile(report.values(), iteration, model_name, compiler_name) print(model_profile.sorted_op_report) print(f"Total duration: {model_profile.total_duration()} ms") return model_profile def compare_node_reports( base_report: ModelProfile, comp_report: ModelProfile, ): # Every op type print(tabulate_diff(base_report, comp_report)) # Matmul family + Add matmul_core_op_types = { "MatMul", "Gemm", "FusedMatMul", } matmul_add_op_types = matmul_core_op_types | {"Add"} filtered_base_report = base_report.filter_op_profiles(matmul_add_op_types) filtered_comp_report = comp_report.filter_op_profiles(matmul_add_op_types) print( tabulate_diff( filtered_base_report, filtered_comp_report, additional_row_lambdas=[ ( # Show count of core MatMul like ops, while include Add when counting total duration. "Total MatMul like ops", lambda report: sum( report.op_count(op_type) for op_type in matmul_core_op_types ), lambda report: report.total_duration(), ), ], ) ) def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--profile-path", "--profile_path", help="Path to profile file", required=True ) parser.add_argument( "--type", help="Type of profile file", choices=["ortcpu", "nvtx"], required=True ) parser.add_argument( "--iteration", required=True, help="Number of iterations for nvtx profile. Help remove warmup rounds.", type=int, ) args = parser.parse_args() profile_path = args.profile_path type = args.type iteration = args.iteration if type == "ortcpu": analyze_profile(profile_path) elif type == "nvtx": analyze_profile_nvtx(profile_path, iteration) else: raise ValueError(f"Unknown profile type {type}") if __name__ == "__main__": main()